数据库基础:R÷S计算详解与复习要点

需积分: 0 1 下载量 69 浏览量 更新于2024-08-15 收藏 1.24MB PPT 举报
"数据库基础" 在数据库领域,"R÷S"表示的是关系R除以关系S的操作,这是关系代数中的一种操作,主要用于查询处理。这个操作可以理解为找到所有在R中存在的元组,但不在S中出现的情况。具体计算过程如下: 1. 投影(T=∏1,2,…,r-s(R)):首先对关系R进行投影操作,保留其中的r-s个属性(不包括与S相同的属性),得到一个新的关系T。 2. 笛卡尔积(T×S):然后将T与S进行笛卡尔积,生成一个新的关系W,其中每个元组是T中的一个元组与S中的一个元组的组合。 3. 差集(W - R):接着从W中减去关系R,得到的关系W中包含的是在T×S中但不在R中的元组。 4. 投影(V= ∏1,2,…,r-s(W)):对差集W再次进行投影,去掉与S相同的属性,得到关系V。 5. 最终结果(R ÷ S):最后,R÷S的结果就是关系T减去V,即所有在T中但不在V中的元组。 综合上述步骤,可以得出一个公式来表示R÷S: \[ R ÷ S ≡ \prod_{1,2,\ldots,r-s}(R) - \prod_{1,2,\ldots,r-s}((\prod_{1,2,\ldots,r-s}(R) × S) - R) \] 在学习数据库基础时,除了理解关系代数的操作,还需要掌握以下几个核心概念: - 基本概念:包括数据库、数据库管理系统(DBMS)、数据库系统以及数据库技术的基本定义。 - 数据表创建:学会使用SQL语句创建数据库和数据表。 - 视图:理解视图的概念,并能创建和使用视图,视图是对数据表的一种虚拟表示。 - 数据查询:熟练掌握各种类型的查询,如选择、投影、连接、并集、差集等,以及子查询的构建和应用。 - 索引:理解索引的作用,学习创建和使用索引以提高查询性能。 - E-R图:学习分析和绘制实体-关系图,用于设计数据库的概念数据模型。 - 安全管理:了解数据库的安全措施,掌握相关语句来保障数据安全。 - T-SQL:理解T-SQL语言基础,掌握其编程技术,它是SQL Server中的特定扩展。 数据库技术的重要性在于它为大型信息系统提供了坚实的基础,使得数据的存储、管理和检索变得更加高效和可靠。常见的关系型数据库管理系统如Oracle、SQL Server、Delphi等,都需要通过深入理解和实践来掌握其应用。 因此,学习数据库技术既要理解数据库系统的原理,如数据模型、关系运算、SQL语言、数据规范化等,也要熟悉具体的数据库管理系统,通过实际操作来开发和管理应用程序。理论与实践相结合,才能成为一名合格的数据库从业者。

要求分析分类误差、检测率、误检率等性能指标、以说明该模型的性能% credit_class.m % 信贷信用的评估 % 数据取自德国信用数据库 %% 清理工作空间 clear,clc % 关闭图形窗口 close all %% 读入数据 % 打开文件 fid = fopen('german.data', 'r'); % 按格式读取每一行 % 每行包括21项,包括字符串和数字 C = textscan(fid, '%s %d %s %s %d %s %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d\n'); % 关闭文件 fclose(fid); % 将字符串转换为整数 N = 20; % 存放整数编码后的数值矩阵 C1=zeros(N+1,1000); for i=1:N+1 % 类别属性 if iscell(C{i}) for j=1:1000 % eg: 'A12' -> 2 if i<10 d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%d'); % eg: 'A103' -> 3 else d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%c%d'); end C1(i,j) = d{end}; end % 数值属性 else C1(i,:) = C{i}; end end %% 划分训练样本与测试样本 % 输入向量 x = C1(1:N, :); % 目标输出 y = C1(N+1, :); % 正例 posx = x(:,y==1); % 负例 negx = x(:,y==2); % 训练样本 trainx = [ posx(:,1:350), negx(:,1:150)]; trainy = [ones(1,350), ones(1,150)*2]; % 测试样本 testx = [ posx(:,351:700), negx(:,151:300)]; testy = trainy; %% 样本归一化 % 训练样本归一化 [trainx, s1] = mapminmax(trainx); % 测试样本归一化 testx = mapminmax('apply', testx, s1); %% 创建网络,训练 % 创建BP网络 net = newff(trainx, trainy); % 设置最大训练次数 net.trainParam.epochs = 1500; % 目标误差 net.trainParam.goal = 1e-13; % 显示级别 net.trainParam.show = 1; % 训练 net = train(net,trainx, trainy); %% 测试 y0 = net(testx); % y0为浮点数输出。将y0量化为1或2。 y00 = y0; % 以1.5为临界点,小于1.5为1,大于1.5为2 y00(y00<1.5)=1; y00(y00>1.5)=2; % 显示正确率 fprintf('正确率: \n'); disp(sum(y00==testy)/length(y00));

2023-05-31 上传
2023-05-24 上传