概念描述
集合的概念描述法
集合的概念描述法
集合的概念描述法是一种描述集合的方法，它通过使用特定的条件或属性来定义集合中的元素。
一般来说，集合的描述可以采用以下几种方式：
1. 列举法：直接列举集合中的所有元素。
例如，集合A = {1, 2, 3, 4, 5} 表示集合A包含了元素1、2、3、4、5。
2. 描述法：使用条件或属性来描述集合中的元素。
例如，集合
A = {x | x 是正整数且 x < 6} 表示集合A包含了所有小于6的
正整数。
3. 简化描述法：使用符号和操作符来描述集合。
例如，集合A = {x | x 是偶数且0 ≤ x ≤ 10} 可以简化为 A = {0, 2, 4, 6, 8, 10}。
4. 集合运算法：使用集合运算符来描述集合。
例如，集合A = {1, 2, 3, 4, 5} 和集合B = {4, 5, 6, 7, 8} 可以用交集运算符表示
为A ∩ B = {4, 5}，表示A和B的交集为4和5。
这些描述方法可以灵活地应用于不同的集合，根据具体的情况选择合适的描述方法来定义集合的元素。
关于概念描述特征化与比较课件
概念描述
可以处理复杂数据类型的属性及其聚集 一个更加自动化的过程
OLAP
实际使用的OLAP系统中，维和度量的数据类型都非常有限 （非数值型的维和数值型的数据），表现为一种简单的数据分 析模型
一个由用户控制的过程
数据概化
数据概化
数据库中的数据和对象通常包含原始概念层的细节信息，数 据概化就是将数据库中的跟任务相关的数据集从较低的概念 层抽象到较高的概念层的过程。
在此属性上没有概化操作符（比如该属性没有定义相关的 概念分层）
该属性的较高层概念用其他属性表示
属性概化的使用规则：如果初始工作关系中的某个 属性具有大量不同值，且该属性上存在概化操作符， 则使用该概化操作符对该属性进行数据概化操作
王灿
0703004
数据挖掘
11-12
sjwj@
当所描述的概念所指的是一类对象时，也称为类描 述
概念指的是一类数据的集合
e.g. 研究生，大客户
概念描述是指为数据的特征化和比较产生描述
特征化：提供给定数据集的简洁汇总。 区分：提供两个或多个数据集的比较描述。
概念描述 VS. OLAP
概念描述和数据仓库的联机分析处理（OLAP）都跟 数据概化密切相关，即以简洁的形式在更一般的抽象 层描述数据，允许数据在抽象层概化，便于考察数据 的一般行为。
卷、下钻等
缺点
只能处理非数值类型的维和简单聚集数值类型的度量值（大 部分现有商业系统中，只能为非数值类型的维产生概念分层）
缺乏智能分析，不能自动确定分析中该使用哪些维，应该概 化到哪个层次
面向属性的归纳
一种面向关系数据查询的、基于汇总的在线数据分析
技术。 受数据类型和度量类型的约束比较少 面向属性归纳的基本思想：
描述时间的概念
描述时间的概念时间是我们生活中非常重要的概念之一。
它是一个用于衡量事件发生次序、持续时间和间隔的物理量。
在日常生活中，我们依赖时间来计划和安排各种活动，例如工作、学习、休息和娱乐等。
时间也是一种不可逆的流动，它会不断地推移，过去的时刻会成为过去，将来的时刻会成为现在，时间的流逝伴随着事物的变化和发展。
时间的概念与宇宙的起源和演化密切相关。
根据宇宙大爆炸理论，宇宙的初始时刻可以追溯到约138亿年前。
从那时起，时间开始流动，宇宙不断地扩展和演化，物质和能量在时间的维度上发生各种变化。
时间可以被看作是宇宙的一个维度，我们处于其中并在其中经历各种事件。
在物理学中，时间通常被定义为一种测量事件发生持续时间的标准。
我们使用时间单位来度量时间的长度，其中最常见的单位是秒。
时间的流逝是由基本粒子的振动和相互作用引起的，这种振动和相互作用导致了物质和能量的变化。
例如，原子的振动和电子的跃迁都有其固有的频率，它们的变化导致了我们所感知到的时间的流逝。
尽管时间是客观存在的，人类的感知和认识方式对于时间的理解和应用起着重要的作用。
我们以线性的方式理解时间，即过去、现在和未来的顺序。
我们将时间分割成不同的单位和段落，例如秒、分钟、小时、天、月和年等。
这种划分让我们能够更好地组织和安排我们的生活，按照时间表执行各项活动。
此外，人类对时间的感知也受到文化、社会和个人因素的影响。
不同的文化拥有不同的时间观念和时间观念的表达方式。
有些文化更注重时间的精确度和迅速性，而有些文化更强调时间的灵活性和无拘束性。
社会的规范和期望也会影响个体对时间的态度和应对方式。
有些人可能更倾向于安排严密的计划和时间表，而有些人可能更倾向于灵活应对和享受当下。
时间的概念还与我们的记忆和经验紧密相连。
我们通过回忆过去的事件和经历来构建时间的感知和意义。
我们用记忆中的点点滴滴串联起时间的流逝，形成自己的时间线。
过去的经历和教训也影响着我们对未来的期待和计划。
空间设计概念描述
空间设计概念描述一、引言空间设计是指将建筑、室内、景观等空间进行规划和设计，以达到美观、实用、舒适等目的的一门综合性学科。
在当今社会，空间设计已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，它不仅能够提高人们的生活质量，还能够为城市和社区的发展做出重要贡献。
因此，本文旨在对空间设计进行全面深入的探讨，并从多个角度对其进行详细描述。
二、空间设计的定义及特点空间设计是指将建筑物、室内环境和景观进行规划和设计，使其达到美观、实用、舒适等目标的过程。
其特点包括：1. 综合性：空间设计需要考虑建筑物本身的结构特点，同时也需要考虑使用者的需求和心理状态。
2. 实用性：空间设计需要满足使用者日常生活和工作所需，并且要保证使用效率。
3. 美观性：空间设计需要考虑美学原则，使得整个建筑物或环境具有良好的视觉效果。
4. 舒适性：空间设计需要考虑人体工程学原理，使得使用者在空间中感觉舒适和自在。
三、空间设计的分类空间设计可以分为建筑设计、室内设计和景观设计三个方面。
1. 建筑设计：建筑设计是指对建筑物外部形态、内部结构和功能进行规划和设计的过程。
其目的是使得建筑物具有美观性、实用性和经济性。
2. 室内设计：室内设计是指对室内环境进行规划和设计，使得室内环境具有良好的视觉效果和舒适度，并满足使用者的需求。
3. 景观设计：景观设计是指对城市公共空间、园林景观等进行规划和设计，使得这些场所具有美学价值、社会功能和生态效益。
四、空间设计的要素空间设计需要考虑多个要素，包括建筑物本身的结构特点、使用者需求、美学原则等。
其中，以下几个要素尤为重要：1. 空间布局：空间布局是指对整个建筑或环境进行合理分割，使得各个区域之间相互协调，并满足使用者的需求。
2. 色彩搭配：色彩搭配是指将不同颜色的元素进行组合，使得整个空间具有统一的色彩风格和视觉效果。
3. 灯光设计：灯光设计是指对建筑物或环境中的灯光进行规划和设计，以达到美观、实用和舒适等目标。
抽象的概念列举
抽象的概念列举抽象的概念是指不具体、无形、无法直接感知的概念。
虽然无法通过物质形态表达，但抽象概念在人类的思维和语言中扮演着重要的角色。
以下是一些抽象概念的列举和描述：爱：爱是一种人类情感的表达，是指对他人的情感依恋和关怀。
爱有无数的表现形式，可以是亲情、友情或是爱情等。
爱是一种虽然无法被量化，但却能深刻影响和塑造一个人生活的概念。
美：美是一种审美价值和情感体验的概念。
美无法通过具体形状或数字来定义，是一种主观感受，不同人对美的理解会因其文化背景、个人经历等因素而有所不同。
然而，美是人们追求的目标之一，涉及到艺术、自然景观、人体姿态等各个领域。
时间：时间是宇宙中不断流逝的概念。
时间无法直接感知，但人们通过时间的推移来衡量和记录事件发生的顺序和间隔。
时间是一个抽象的量度标准，可以区分过去、现在和未来，对人类的生活和历史具有重要意义。
正义：正义是对待个体和社会的公正和公平的原则。
正义的概念因文化、法律等因素而有所不同，但它普遍被认为是一种追求公平和平等的人类价值观。
正义在法律制度、社会伦理、人权保护等领域中扮演着重要的角色。
自由：自由是指个体不受限制和束缚的状态。
自由的概念与人的意愿和选择相关，它涉及到个体的权利和能力去选择自己的行动和观点。
自由是人类价值观中的重要概念，与民主、人权等密切相关。
幸福：幸福是人们对满足感和快乐的追求。
幸福是一种主观的情感体验，不同的人对幸福的定义和追求方式各有差异。
幸福和个体的心理、社会环境、经济状况等因素紧密相连，对于个体和社会的发展具有重要的影响。
智慧：智慧是指对知识和理解的深刻洞察力。
智慧不仅仅是知识的积累，而是对知识的运用和理解。
智慧涉及到逻辑思考、判断能力和对复杂问题的综合考虑，它在人类的学习、研究和决策过程中扮演着重要的角色。
幻想：幻想是指人们创造出的想象世界。
幻想与现实世界有所不同，是一种超越现实限制的思考和创意。
幻想可以激发人们的创造力和想象力，对于文学、艺术和科幻等领域的发展起着重要作用。
概念模型的数据描述
概念模型的数据描述
概念模型的数据描述包括对模型中的实体、属性和关系进行定义和描述。
实体(Entity)：对现实世界中的人、事、物或概念进行抽象，
以实现对其特征和属性的描述。
实体可以是具体的，如人或物体，也可以是抽象的，如概念或关系。
属性(Attribute)：描述实体的特征或属性的数据元素。
属性可
以是实体的固有特征，如姓名、年龄等，也可以是可变的特征，如状态、位置等。
关系(Relationship)：描述实体之间的关联和联系的连接器。
关
系可以是单向的或双向的，可以是一对一的、一对多的或多对多的。
概念模型的数据描述通常使用图形符号或表格进行表示。
图形符号可以使用实体框图来表示实体，属性和关系可以使用箭头、线段等符号进行表示。
表格描述通常使用实体-属性-关系表格，将实体、属性和关系以表格的形式进行组织和描述。
概念模型的数据描述旨在清晰地描述实体的特征和属性，以及实体之间的关系，有助于理解和沟通系统需求，从而为后续的数据设计和系统开发提供基础。
描写概念的词语
描写概念的词语描是描绘，写是摹写。
描写就是用生动形象的语言，把人物或景物的状态具体地描绘出来。
这是一般记叙文和文学写作常用的表达方法。
描绘的促进作用就是重现自然景色、事物情状，描写人物的形貌及内心世界，并使人物活动的环境解构。
描绘就是用色彩鲜明、立体感弱、生动形象的文字语言把定义对象的状态，生动、具体内容地描绘出来，散发出栩栩如生、身临其境之美感。
它是一种“形神兼备”的表述方法，是记人、叙事、写景类文章的主要表述方法之一。
什么是描写？描是描绘，写是摹写。
描绘就是用生动形象的语言，把人物或景物的状态具体内容地描绘出来。
这就是通常记叙文和文学文学创作常用的表达方法。
描写是具体形象地描绘任务和事物的状貌，它的基本特点是描绘形象；它所追求的表达效果是用文字绘形绘声绘色地再现客观事物的“样子”，让读者如见其人，如闻其声，如临其境。
描写的分类在作文中，描写分为人物描写和环境描写两大种，人物描写又分为神态描写、外貌描写（肖像描写），动作描写，心理描写语言描写等有正面描写和侧面描写的，环境描写有景物描写和社会描写，景物描写有着渲染当时气氛，烘托人物心情的作用。
在文学创作中，我们既必须描绘人物，又必须描绘环境，还要描绘物体（即为物体描绘）。
描绘的促进作用写文章，只有通过描绘，就可以努力做到"绘声绘色"、"活灵活现"、"栩栩如生"、"历历在目"、"维妙维肖"。
这是因为作者通过具体的形象化的语言写人、状物，把客观对象写得有声、有色、有昧、有形，使人有亲临其境、如睹其人、如闻其声、如嗅其味、如见其色、如历其事的感觉。
描写的特点描写的特点有哪些呢？今日读者的味已经受到与阅读竞争的其他活动的影响。
所有这些活动都影响至现代文学创作，也发生改变了描绘的性质？今日读者建议动作慢，甚至在描绘中也就是一样。
你可以注意到现代描绘的如下特点：1、全文统一于一种语调、语气和气氛，描绘中的所有事物都只强化一种感觉印象，任何弱化或发生改变这种感觉的都必须删掉。
软文概念描述解释二
软文概念描述解释二
嘿，朋友！你知道啥是软文不？软文啊，就像是一阵温柔的风，悄悄地吹进人们的心里。
比如说吧，你在网上看一篇关于旅游的文章，写得那叫一个精彩，让你心痒痒地想去那个地方玩，这其实可能就是一篇软文哦！它不是那种硬邦邦地给你推销东西，而是通过故事、情感或者有趣的内容，不知不觉地就把产品或者服务给带出来了。
就像有一次我看到一篇写美食的文章，哎呀呀，那描述得简直让我口水直流！文章里讲了各种美食的独特风味，还有制作过程，读着读着我就感觉自己好像已经在品尝那些美味了。
等我回过神来，才发现文章里也巧妙地提到了一些相关的餐厅或者食材品牌。
这就是软文的厉害之处呀！它不会让你觉得反感，反而会让你觉得很有意思，甚至还会主动去关注里面提到的东西。
软文可不是随随便便就能写好的哟！这得像一个高超的厨师一样，精心调配各种调料，才能做出一道美味佳肴。
写软文的人要特别了解目标受众的心理，知道他们喜欢什么、关心什么，然后用他们感兴趣的方式把信息传递出去。
这可不是一件容易的事儿呢！
而且啊，软文的形式也是多种多样的。
可以是一篇感人的故事，可以是一段有趣的对话，还可以是一个详细的攻略。
反正就是要想尽办法吸引你的注意力，让你沉浸其中。
你想想看，要是有一篇软文能让你在阅读的过程中感受到快乐、感动或者兴奋，那它不就成功了吗？软文就是这样一种神奇的存在，它能在不知不觉中影响你的想法和行为。
所以说啊，软文真的很重要！它是一种非常有效的营销手段，能让产品或服务以一种更加温和、自然的方式走进人们的生活。
它就像是我们生活中的一道亮丽风景线，给我们带来了不一样的体验和感受。
你难道不这么认为吗？。
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表达方式-概化关系
2011年3月22日星期二
Data Mining: Concepts and Techniques
2011年3月22日星期二
Data Mining: Concepts and Techniques
4
特征化和比较
什么是概念描述? 数据概化和基于汇总的特征化 分析特征化: 分析属性之间的关联性 挖掘类比较:获取不同类之间的不同处 在大型数据库中挖掘描述统计度量 讨论 总结
2011年3月22日星期二
2011年3月22日星期二 Data Mining: Concepts and Techniques
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属性相关性分析
why? 哪些维需要包括? 需要概化到什么层次? 自动和交互式 减少属性；从而容易理解模型结果 What? 使用统计的方法进行数据预处理
过滤掉一些不相关或者相关性比较弱的字段 保留并对相关属性进行排序
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表达方式—交叉表
2011年3月22日星期二
Data Mining: Concepts and Techniques
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使用Cube技术进行实现
对给定的数据动态创建数据立方体： 便于有效的下钻操作 可能增加响应时间 解决方法：实现存储一些较高层次的统计信息。 使用预定义的数据立方体： 预先构建数据立方体 Cube计算的花费和额外的存储空间
Data Mining: Concepts and Techniques
5
数据概化和基于汇总的特征化
数据概化
将大量的相关数据从一个较低的概念层次转化到一个比 较高的层次 方法: OLAP方法： 面向属性的归纳
2011年3月22日星期二
Data Mining: Concepts and Techniques
Data Mining: Concepts and Techniques
7
面向属性的归纳
KDD Workshop(89)中提出 不限制于种类字段和特定的汇总方法 方法介绍： 使用SQL收集相关数据 通过数据移除和数据概化来实现概化 聚集通过合并相等的广义元组，并累计他们对 应的计数值进行 和使用者之间交互式的呈现方式.
Data Mining: Concepts and Techniques
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例子：分析特征化 (2)
gender major birth_country age_range gpa count
M F M F M F
Science Science Engineering Science Science Engineering
2011年3月22日星期二 Data Mining: Concepts and Techniques
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例子：分析特征化（续）
1. 数据收集 target class: graduate student contrasting class: undergraduate student 2.使用 Ui分析概化 属性移除
Canada Foreign Foreign Foreign Canada Canada
20-25 25-30 25-30 25-30 20-25 20-25
2011年3月22日星期二
Data Mining: Concepts and Techniques
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特征化和比较
什么是概念描述? 数据概化和基于汇总的特征化 分析特征化: 分析属性之间的关联性 挖掘类比较:获取不同类之间的不同处 在大型数据库中挖掘描述统计度量 讨论 总结
2011年3月22日星期二
remove name and phone#
属性概化
generalize major, birth_place, birth_date and gpa accumulate counts
候选关系: gender, major, birth_country, age_range and gpa
2011年3月22日星期二
基本算法
InitialRel: 得到相关数据，形成初始关系表 PreGen: 通过统计不同属性的含有的不同值的个数 决定是丢弃该属性还是对其进行汇总。 PrimeGen:根据上一步的计算结果，对属性概化到相 应的层次，计算汇总值，得到主概化关系。 结果的表示:概化关系、交叉表、3D立方体
示例
DMQL: use Big_University_DB mine characteristics as “Science_Students” in relevance to name, gender, major, birth_place, birth_date, residence, phone#, gpa from student where status in “graduate” 相应的SQL: Select name, gender, major, birth_place, birth_date, residence, phone#, gpa from student where status in {“Msc”, “MBA”, “PhD” }
v
Gain(A) = I(s 1, s 2 ,..., sm) − E(A)
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Data Mining: Concepts and Techniques
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一个例子
任务 使用分析特征化来了解研究生的一般特征
属性名称 gender, major, birth_place, birth_date, phone#, and gpa Gen(ai) = concept hierarchies on ai Ui = attribute analytical thresholds for ai Ti = attribute generalization thresholds for ai R = attribute relevance threshold
Data Mining: Concepts and Techniques
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特征化和OLAP
相似性: 在多个抽象层次上展现对数据的汇总情况 交互式的操作 区别: : 自动化的层次分配. 当有很多相关维时，对维进行相关性分析，并排 序 维度和计算量的多样性 分析特征化: data dispersion analysis.
City
GPA Very-good Excellent …
Gender Major
Birth_region Canada Foreign …
Residence Richmond Burnaby …
Count 16 22 …
Prime Generalized Relation
M F …
Science Science …
Birth_Region Canada Gender M F Total 16 10 26 14 22 36 30 32 62 Foreign Total
概化结果的表示
概化关系: 一个表格，其中有属性字段，后附汇总方法。 交叉表: 二维交叉表 可视化方法: Pie charts, bar charts, curves, cubes, and other visual forms. 量化特征规则:
Birth-Place
Birth_date
Residence 3511 Main St., Richmond 345 1st Ave., Richmond
125 Austin Ave., Burnaby …
Phone # 687-4598 253-9106 420-5232 … Removed
GPA 3.67 3.70 3.83 … Excl, VG,..
Data Mining: Concepts and Techniques
2
什么是概念描述?
描述性 vs. 预测性 数据挖掘 描述性数据挖掘: 预测性数据挖掘: 概念描述: 特征化:对所选择的数据给出一个简单明了的描 述 比较:提供对于两个或以上数据进行比较的结果
概念描述和OLAP
概念描述: 能够处理复杂的数据类型和各种汇总方法 更加自动化 OLAP: 只能限制于少量的维度和数据类型 用户控制的流程
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Entropy 和 Information Gain
集合S中类别Ci的记录个数是si 个 i = {1, …, m} 期望信息 s s I( s ,s ,...,s ) = − ∑ log s s 属性A的熵是
m i i 1 2 m 2 i =1
E(A)= ∑
信息增益
s1 j + ...+ smj I( s1 j ,...,smj ) s j =1
Vancouver,BC, 8-12-76 Canada CS Montreal, Que, 28-7-75 Canada Physics Seattle, WA, USA 25-8-70 … … …
Sci,Eng, Bus
Country
Age range
Age_range 20-25 25-30 …
6
OLAP方法
在数据立方体上进行计算和存储结果 优点 效率高
能够计算多种汇总 如：count,average,sum,min,max
还可以使用roll-down和roll-up操作 限制 只能处理非数值化数据 和数值数据的简单汇总。 只能分析，不能自动的选择哪些字段和相应的概念层次
2011年3月22日星期二
相关性分析
Sort and select the most relevant dimensions and levels.