【读书笔记-数据挖掘概念与技术】数据立方体技术

【数据挖掘笔记五】数据立方体技术 5.数据立方体技术 数据仓库系统在各种粒度上为多维数据的交互分析提供OLAP工具,OLAP工具使用数据立方体和多维数据模型对汇总数据提供灵活的访问,因此重点要关注数据立方体的技术。数据立方体技术包括数据立方体的计算方法方法和多维数据分析方法。 数据立方体技术对于数据挖掘也是有用的。多维数据挖掘是基于OLAP的数据分析与知识发现技术集成再一起的。多维数据挖掘,通过探查多维空间中的数据来搜索有趣的 阅读详情

基本概念:


  • 基本单元:基本方体的单元
  • 聚集单元:非基本方体的单元
  • 冰山立方体:部分物化的立方体
  • 最小支持度(最小支持度阀值):部分物化的最小阀值(说白了就是限定了一个范围)

∵冰山立方体仍有大量不感兴趣的单元需要计算

∴引入——闭覆盖——一个单元没有后代或者它的后代的度量值与其不同 

 

法2:只预计算涉及少数维的立方体,这些方体形成的数据立方体的立方体外壳

 

  • 计算的一般策略:四种优化技术

1.    排序、散列和分组

2.    同时聚集和缓存中间结果

3.    当存在多个子女方体时,由最小的子女聚集

4.    先验剪枝法

—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

数据立方体的计算方法

  • 多路数组聚集

 

计算以2-D平面为例:

维的大小:A——40;B——400;C——4000

1.    扫描次序为1~64



2.  扫描次序为1,17,33,49,5,21,37,53



 

 

特点:

1.   &nbs

【数据挖掘概念与技术】学习笔记5-数据立方体技术 基本方体是数据立方体中泛化程度最低的方体。泛化程序最高的方体是顶点方体,通常用all表示。基本方体的单元是基本单元,非基本方体的单元是聚集单元。聚集单元在一个或多个维上聚集,其中每个聚集维用单元记号中的“*”表示。如n维数据立方体,令a=(a1,a2,...,an,measures)是一个单元,取自构成数据立方体的一个方体。如{a1,a2,...,an}中恰有m个值不是“*”,则a是m维单元。12 阅读详情

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