1. 关系模式的分析算法的准则有哪些
关系模式分解的目的是解决数据冗余的问题,但要考虑多方面的问题。如原关系模式中信息是否丢失,函数依赖关系是否保持等,要研究这方面的问题就要涉及关系模式分解算法的具体准则。
关系模式的分解算法中有以下几方面的准则:((1)若要求分解具有无损连接性,则模式分解一定可以达到第四范式(4NF)。
(2)若要求分解保持函数依赖性,则模式分解可以达到第三范式(3NF),但不一定能达到巴斯−科德范式(BCNF)。
(3)若要求分解既具有无损连接性,又保持函数依赖性,则模式分解可以达到第三范式(3NF),但不一定能达到巴斯−科德范式(BCNF)。
1.二元分解的无损连接性判断二元分解是关系模式分解中最简单的一种分解方式。二元分解是将原关系模式分解成两个子关系模式。如将关系模式R分解成关系模式集ρ,ρ中包含两个关模式R1、R2,即ρ={R1,R2},则ρ是R的二元分解。
当关系模式分解是最简单的二元分解(ρ={R1
2. 贝叶斯算法
贝叶斯算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。
在许多场合,朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。
通常,用虚线代表NB所需的边,用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的取值。这些增加的边需满足下列条件:类别变量没有双亲结点,每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。
由于在TAN算法中考虑了n个属性中(n-1)个两两属性之间的关联性,该算法对属性之间独立性的假设有了一定程度的降低,但是属性之间可能存在更多其它的关联性仍没有考虑,因此其适用范围仍然受到限制。