利用数据库存储过程计算K线均值算法

本文介绍了一种基于Java和MySQL的K线数据处理方法,通过存储过程实现均线计算。该方法适用于金融交易系统的实时数据处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

算法实现:

K线存储过程,定义一个n的日均线,存储过程如下图,初始值全部赋值为0

0

1

2

3

4

n-1

n%n

1%n

2%n

3%n

4%n

(n-1)%n

n  .....




Java程序直接处理从数据库中获取到的数据

①当i<n时,均值结果为avg=sum(a[0],a[n-1])/i

②当i>=n时,均值结果为avg=sum(a[0],a[n-1])/n


MySql存储过程算法实现:

 set i=i+1;
 IF i<n THEN
 SELECT SUM(rate) INTO total
 FROM lineK
 WHERE id>=1 AND id<=i;
 set rate_in_stock=total/i;
 END IF;

 IF i>=n THEN
 SELECT SUM(rate) INTO total
 FROM lineK
 WHERE id>=i+1-n AND id<=i;
 set rate_in_stock=total/n;
 END IF;

存储过程代码

DELIMITER $$

DROP PROCEDURE IF EXISTS `yggl`.`CursorProc` $$
CREATE PROCEDURE `yggl`.`CursorProc` (IN n INT)

BEGIN
 DECLARE  no_more_lineK ,i INT DEFAULT 0;
 DECLARE  total DOUBLE DEFAULT 0;
 DECLARE  rate_in_stock DOUBLE DEFAULT 0;
 DECLARE  SUM DOUBLE DEFAULT 0;
 DECLARE  prd_id VARCHAR(255);
 DECLARE  cur_lineK CURSOR FOR   SELECT id FROM lineK;  /*First: Delcare a cursor,首先这里对游标进行定义*/
 DECLARE  CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND  SET  no_more_lineK = 1; /*when "not found" occur,just continue,这个是个条件处理,针对NOT FOUND的条件*/

 /* for  loggging information 创建个临时表格来保持*/
 DROP TABLE IF EXISTS `infolog`;
 CREATE TABLE infolog (
 Id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 Rate DOUBLE NOT NULL,
 PRIMARY KEY (Id)
 );

 OPEN  cur_lineK; /*Second: Open the cursor 接着使用OPEN打开游标*/
 FETCH  cur_lineK INTO prd_id; /*Third: now you can Fetch the row 把第一行数据写入变量中,游标也随之指向了记录的第一行*/

 REPEAT
 set i=i+1;
 IF i<n THEN
 SELECT SUM(rate) INTO total
 FROM lineK
 WHERE id>=1 AND id<=i;
 set rate_in_stock=total/i;
 END IF;

 IF i>=n THEN
 SELECT SUM(rate) INTO total
 FROM lineK
 WHERE id>=i+1-n AND id<=i;
 set rate_in_stock=total/n;
 END IF;

 INSERT  INTO infolog(Rate)
 VALUES  (rate_in_stock);

 FETCH  cur_lineK INTO prd_id;

 UNTIL  no_more_lineK = 1
 END REPEAT;
 CLOSE  cur_lineK;  /*Finally: cursor need be closed 用完后记得用CLOSE把资源释放掉*/
 SELECT *  FROM infolog;
END $$

DELIMITER ;


完整案例打包:http://download.youkuaiyun.com/detail/kevin_iot/9707791

点击打开链接


技术参考文档:

1、draw2D参考事例http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-draw2dswt/

2、java连接mysql示例:

http://hzy3774.iteye.com/blog/1689525

3、hFreechart参考示例

http://www.iteye.com/problems/23761


<think>好的,我现在需要回答用户的问题:“如何使用机器学习来分析数据库?请问机器学习用于数据库分析的方法与过程”。首先,我需要结合用户提供的引用资料,特别是引用[1]中提到的Python Sklearn库中的回归模型,以及引用[2]中提到的有监督学习和其他机器学习类型。 首先,用户的问题是关于将机器学习应用于数据库分析。我需要明确数据库分析通常涉及哪些任务,比如数据预测、分类、聚类等。然后,根据引用[1],回归模型(线性回归、逻辑回归)和Sklearn库中的算法可能是相关工具。引用[2]提到了有监督学习、无监督学习和强化学习,这些都可能用于不同的分析任务。 接下来,我需要构建一个结构清晰的回答步骤。可能包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练与评估、部署等阶段。同时,要确保每个步骤都结合机器学习的知识点,例如特征工程中的标准化、编码方法,模型选择中的不同算法适用场景。 需要注意用户提到的数据库分析,可能需要涉及数据清洗和特征提取的具体方法,比如如何处理缺失值、分类变量。同时,要提到Sklearn库中的相关模块,比如SimpleImputer用于缺失值处理,StandardScaler用于标准化,以及LogisticRegression等模型。 另外,用户示例中的快速排序部分有代码示例,可能用户希望看到具体的代码示例。因此,在数据库分析的例子中,可以加入一个简单的分类预测的代码片段,使用Sklearn的流程。 最后,生成相关问题时要围绕机器学习在数据库分析中的应用,比如数据预处理方法、模型选择、评估指标、深度学习应用等。确保问题与主题相关,并且能够引导用户进一步学习。 现在需要检查是否符合用户的所有要求,特别是系统级指令中的LaTeX格式是否正确,引用标识是否添加,以及回答结构是否清晰。确保每个步骤都有逻辑性,并且结合了提供的引用内容。</think>### 机器学习用于数据库分析的方法与过程 #### 1. **数据预处理与特征工程** - **数据清洗**:处理缺失值(如使用均值填充或插值法)、异常值检测(如Z-score或IQR方法)[^1]。例如,使用Python的`SimpleImputer`: ```python from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') data_clean = imputer.fit_transform(data) ``` - **特征编码**:将分类变量转换为数值,如独热编码(One-Hot Encoding)或标签编码。 - **特征标准化**:使用$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$进行归一化(如`StandardScaler`)。 #### 2. **模型选择与训练** - **任务类型**: - **预测(回归)**:如销售额预测,使用线性回归模型$y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \epsilon$[^1]。 - **分类**:如用户流失预测,使用逻辑回归$P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta x)}}$。 - **聚类**:如客户分群,使用K-means算法最小化目标函数$\sum_{i=1}^k \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2$[^2]。 - **代码示例**(分类任务): ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` #### 3. **模型评估与优化** - **评估指标**: - 回归:均方误差(MSE)$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$。 - 分类:准确率、F1-score、ROC曲线等。 - **交叉验证**:使用`cross_val_score`避免过拟合。 - **超参数调优**:如网格搜索(GridSearchCV)优化正则化参数$\lambda$。 #### 4. **部署与应用** - 将训练好的模型集成到数据库系统,实现实时预测(如通过API或存储过程)。 - 监控模型性能,定期更新数据与重新训练。 --- ### 典型应用场景 1. **用户行为分析**:通过聚类算法识别高价值客户群。 2. **故障预测**:用时序模型(如LSTM)预测数据库服务器负载。 3. **自动化决策**:如基于分类模型动态调整资源分配。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值