基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究，从单维扩展到多维，可以给到一个思路上的启发

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如下所示： import numpy as np import pandas as pd ################# 准备数据 ################# a1 = np.arange(1,101) a3 = a1.reshape((2,5,10)) a3 ''' array([[[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [ 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [ 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], [ 31, 32, 33, 34, 35, 36

optics是典型的多维聚类方法，在模式分类和机器学些中都有广泛的应用。

本资源关于数据结构中的多维数组的设计与使用

在本文中，我们提出并实现了一种在3D空间中的多层可视化技术，称为多维数据多层可视化（MLMD）及其相应的交互技术，用于可视化多维数据。 将基于点的图的图层堆叠并连接到虚拟可视化多维数据集中，以比较不同的尺寸设置。 从侧面看，图层本质上形成平行坐标图。 MLMD紧凑地集成了基于点的图和平行坐标，以便一次显示更多信息，以帮助进行数据调查。 设计了用于方便操作的MLMD方法的相关用户交互。 通过使用MLMD及其匹配的交互技术，可以实现正确的尺寸设置和深入的数据感知。

java求集合的交集源码蒙德里安 Mondrian 是 Kristen LeFevre 在他的论文中提出的一种用于关系数据集的自顶向下贪婪数据匿名化算法[1]。 据我们所知，蒙德里安是最快的本地记录算法，同时保留了良好的数据效用。 尽管 LeFevre 在他的论文中给出了伪代码，但原始源代码并不可用。 您可以在 Anonymization Toolbox[2] 中找到第三部分 Java 实现。 该存储库是Mondrian 的开源 Python 实现。 动机 数据隐私的研究已经持续了十多年，发表了大量优秀论文。 然而，互联网上只有少数开源项目[2-3]，大多数开源项目使用的是2004年之前提出的算法！ 在现实生活中使用的项目较少。 更糟糕的是，大多数人甚至没有听说过。 这样的悲剧！ 我决定做一些努力。 希望这些开源存储库可以帮助研究人员和开发人员进行数据隐私（隐私保护数据发布、数据匿名化）。 注意力 这个蒙德里安是[1]中最早提出的蒙德里安，它对每个属性强加了一个直观的排序。 因此，分类属性没有泛化层次结构。 这种操作带来了更低的信息损失，但更糟糕的语义结果。 如果您想要基于泛化层次结构

数据结构课程设计 设计并模拟实现整型多维数组类型

Cube.js是Rubik的Cube求解器和实用程序库，在JS中实现了Kociemba的两阶段算法。 它可以在20步或更短的时间内解决任何给定的立方体。 句法 使用不同的语法在库中传递多维数据集数据，以及获取结果数据。 此处列出了它们的说明。 面部缩写 多维数据集的单个面表示为单个字符，通常以较大的字符串表示。 配色方案因多维数据集的不同而不同，因此，我们不缩写颜色名称，而是缩写相对于求解器的立方体侧面。 按照它们通常使用的标准顺序，字符为：“ U”：顶部（上），通常为黄色“ R”：右侧，通常为绿色“ F”：正面，通常为红色“ D”：底部（向下），通常为白色“ L”：左侧，通常为蓝色“ B”：背面，通常为橙色 小面 出于上面列出的相同原因，facelets不使用颜色名称缩写。 用于facelet的字符与用于其中心facelet与其颜色匹配的面部的字符相同。 另外，当表示未完成的立方体时，尚

研究生英语《多维教程》熟谙 课文翻译+答案