本文介绍如何在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性。...TypeDescriptor 可以帮助设计器找到一个类型或者组件的所有可以设置的属性，不过我们也可以通过此方法来获取所有可供使用的属性。...下面是带有重载的两个方法，一个传入类型一个传入实例。...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /// /// 获取一个对象中所有的依赖项属性。...= null); /// /// 获取一个类型中所有的依赖项属性。
如何在Weka中加载CSV机器学习数据 在开始建模之前，您必须能够加载(您的)数据。 在这篇文章中，您将了解如何在Weka中加载您的CSV数据集。...如何在Weka中描述数据 机器学习算法主要被设计为与数组阵列一起工作。 这被称为表格化或结构化数据，因为数据在由行和列组成的电子表格中看起来就是这样。...Weka在描述数据时拥有特定的以计算机科学为中心的词汇表： 实例(Instance)：一行数据被称为一个实例，就像在一个实例中或来自问题域中的观察(observation)一样。...属性(Attribute)：一列数据被称为一个特征或属性，就像在观察的特征中那样。 每个属性可以有不同的类型，例如： 实数(Real)表示数值，如1.2。...使用Excel中的其他文件格式 如果您有其他格式的数据，请先将其加载到Microsoft Excel中。 以另一种格式(如CSV)这样使用不同的分隔符或固定宽度字段来获取数据是很常见的。
在“Preprocess（预处理）”选项卡中查看不同属性的详细信息，然后在“Visualize（可视化）”选项卡中调整散点图矩阵。 第4课：重调数据 原始数据通常不适合拿来建模。...在“Selected attribute”窗格中查看每个属性的详细信息，并记下对比例的更改。 使用其他数据过滤器（如Standardize filter）进行探索。...第5课：对数据进行功能选择 并不是数据集中的所有属性都与您想要预测的属性可能相关。 您可以使用功能选择来标识和输出变量最相关的那些属性。 在本课中，您将可以熟练地使用不同的特征选择方法。...回归是用来预测一个真实的有价值的结果（如一美元的价值），而不同于用来预测一个类别（如“狗”或“猫”）。 在本课中，您将发现可以用于回归问题的5个最佳的回归算法。...您不知道如何最好地做到这一点，所以您必须尝试很多不同的参数。 Weka实验环境允许您设计受控实验来比较不同算法参数的结果以及差异是否具有统计显着性。
接下来，让我们通过具体案例深入了解Weka的应用，并探讨使用过程中的注意事项。一、Weka在医疗数据分析中的应用某医疗机构希望通过分析患者的病历数据，预测某种疾病的发病风险，以便提前采取干预措施。...利用Weka的预处理功能，对数据进行清洗，去除缺失值和异常值，同时对一些属性进行归一化处理，提升数据质量。在分类算法选择上，尝试了决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等算法。...通过Weka的实验环境（Experimenter），对比不同算法在训练集和测试集上的表现，最终发现决策树算法在该数据集上具有较高的准确率和可解释性。...针对不同类别的用户，制定差异化的营销策略，如为高频购买用户提供专属优惠，吸引他们持续消费；为潜在用户推送个性化的商品推荐，激发他们的购买欲望，从而提升企业的销售额和市场竞争力。...对于数值型数据，如果不同属性的取值范围差异较大，可能会导致某些算法（如距离度量相关算法）偏差，需进行归一化处理；对于连续型数据，在某些算法中可能需要离散化，以便更好地进行分析。
分布式 ID 生成器 一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性，其中包括一些如订单 ID，消息 ID ，会话 ID，他们都有一些共有的特性： 全局唯一。 趋势递增。...通常有以下几种方案： 基于数据库 可以利用 MySQL 中的自增属性 auto_increment 来生成全局唯一 ID，也能保证趋势递增。...本地 UUID 生成 还可以采用 UUID 的方式生成唯一 ID，由于是在本地生成没有了网络之类的消耗，所有效率非常高。 但也有以下几个问题： 生成的 ID 是无序性的，不能做到趋势递增。...采用本地时间 这种做法非常简单，可以利用本地的毫秒数加上一些业务 ID 来生成唯一ID，这样可以做到趋势递增，并且是在本地生成效率也很高。...但有一个致命的缺点:当并发量足够高的时候唯一性就不能保证了。 Twitter 雪花算法 可以基于 Twitter 的 Snowflake 算法来实现。
以下图为例，在正态分布中，大部分人的成绩会集中在中间的区域，少部分人处于两头的位置。正态分布的另一个好处就是，如果你知道了自己的成绩，和整体的正态分布情况，就可以知道自己的成绩在全班中的位置。 ?...来源：互联网 另一个典型的例子就是，美国 SAT 考试成绩也符合正态分布。...你会发现，大部分人成绩都“不及格”，最后在大家激烈的讨论声中，老师会将考试成绩做 规范化处理_ ，从而让成绩 _满足正态分布的情况__ 。因为只有这样， 成绩才更具有比较性。...因为这两个渠道的 分数代表的含义 完全不同。 数据变换 就是让不同渠道的数据统一到一个目标数据库里，同时保证含义一致。...数据规范化：使属性数据按比例缩放，这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中。
这两种方法都试图减少数据集中属性的数量，但维数约简通过创建新的属性集合来实现，特征选择则是依靠不改变数据的方式，去包含和排除数据中存在的属性来实现。...包装器方法 包装器方法选择一组特征值来协助检索问题，在这些特性中，不同的组合被准备、评估并与其他组合进行比较。通过模型的准确性分配一个分数，建立评估功能组合的预测模型。...R：有关使用Caret R软件包进行递归功能消除的方法，请参阅使用Caret R软件包进行功能选择 ” 选择功能时的陷阱 特征选择是应用机器学习过程的另一个关键部分，如模型选择，您不能一劳永逸。......应该在不同的数据集上进行特征选择，而不是在训练您的预测模型上进行特征选择......不这样做的效果是您会过度训练您的训练数据。...以下是一些可以帮助您快速入门的教程： 如何在Weka中执行特征选择（无代码） 如何使用scikit-learn在Python中执行特征选择 如何使用插入符号在R中执行特征选择 为了更深入地讨论这个话题，
周期快照事实表：周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔记录事实 ，时间间隔如每天、每月、每年等。...1.3度量 / 原子指标 原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可 再拆分的指标，具有明确业务含义的名词 ，如支付金额。...大多数联机事务处理系统( OLTP)的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。...由于维度分类的不同而存在特殊的维度属性，可以通过水平拆分的方式解决此问题。 在设计过程中需要重点考虑以下三个原则。...在进行维度设计时，依据 维度设计的原则，尽可能丰富维度属性，同时进行反规范化处理。
但代理键是不具有业务含义的键，一般用于处理缓慢变化维度；自然键是具有业务含义的键。例如商品，在ETL过程中，对商品维表的每一行，可以生成一个唯一的代理键与之对应；商品本身的自然键可能是商品ID等。...在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。通过具体的例子，我们来看如何在层次结构中进行钻取。假设我们已有一个电商交易订单创建事实表。...所以基于这些公共维度进行的交叉探查，不会存在任何问题。 （2）一致性上卷，其中一个维度的维度属性是另一个维度的维度属性的子集，且两个维度的公共维度属性结构和内容相同。...（3）交叉属性，两个维度具有部分相同的维度属性。比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...假设类目1属于某个业务部门，类目2属于另一个业务部门，不同业务部门需要统计各自的业绩，则需要保留历史数据。
以下图为例，在正态分布中，大部分人的成绩会集中在中间的区域，少部分人处于两头的位置。正态分布的另一个好处就是，如果你知道了自己的成绩，和整体的正态分布情况，就可以知道自己的成绩在全班中的位置。 ?...另一个典型的例子就是，美国SAT考试成绩也符合正态分布。而且美国本科的申请，需要中国高中生的GPA在80分以上（百分制的成绩），背后的理由也是默认考试成绩属于正态分布的情况。...你会发现，大部分人成绩都“不及格”，最后在大家激烈的讨论声中，老师会将考试成绩做规范化处理，从而让成绩满足正态分布的情况。因为只有这样，成绩才更具有比较性。...因为这两个渠道的分数代表的含义完全不同。 所以说，有时候数据变换比算法选择更重要，数据错了，算法再正确也是错的。你现在可以理解为什么80%的工作时间会花在前期的数据准备上了吧。...虽然两个人都考了80分，但是A的80分与B的80分代表完全不同的含义。 那么如何用相同的标准来比较A与B的成绩呢？Z-Score就是用来可以解决这一问题的。
线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的”最佳”直线，使得一个属性可以用来预测另一个。 数据离散化：将定量数据向定性数据转化。...小心集成有助于减少结果数据集的冗余和不一致。 1.实体识别问题 涉及多个数据源，对象匹配问题，属性名称相同含义不同等等。...数据规范化，使得每个属性都落入相同的区间。此步有助于确保具有较大定义域的属性不会支配具有较小定义域的属性。 PCA计算k个标准正交向量，作为规范化输入数据的基。...直方图 将属性A的数据分布划分为不相交的子集或桶。 划分规则 等宽，等频 聚类 把数据元组看成对象。它将对象划分为群或簇，使得在一个对象相互“相似“，而与其他簇中的对象”相异”。...四.数据变换和数据离散化 数据变换 变换成适合时间挖掘的形式，例如，在规范化中，属性数据可以缩放，是的它们可以落在较小的区间，如0.0到1.0.。其它例子包括数据离散化和概念分层产生。
属性值是属性一个特定的有效值，可以是简单的标量值，也可以是复合数据类型值。 在关系数据模型中，我们把关系描述为表，表中的行对应不同的记录，表中的列对应不同的属性。...在我们的例子中，分公司编号和员工编号都是字符串，但显然具有不同的含义，换句话说，它们的属性域是不同的。表2-1列出了分公司-员工关系的一些属性域。...当一列出现在两张表中的时候，它通常代表两张表记录之间的关系。如例子中分公司表的分公司编号和员工表的所属分公司。它们的名字虽然不同，但却是同一含义。...假如一个部门得到了张三的新地址并进行了更新，而另一个部门没有，那么此时张三在表中会存在两个不同的地址，导致了数据不一致。...将维度表进行规范化的具体做法是，把低基数的属性从维度表中移除并形成单独的表。基数指的是一个字段中不同值的个数，如主键列具有唯一值，所以有最高的基数，而象性别这样的列基数就很低。
2.在日期维度表中，虽然大多数属性不会被更新，但是像isCurrentDay,isCurrentMonth,isPrior60Days这样的属性可以加入到日期维度表中，并且每个对应的周期进行更新。...否则，由于当天时间的加入，日期维度表的数量可能会急剧膨胀。 维度属性，包括指标，数字化描述符和多层次 1.扁平化多对一层次 在维度建模中，不需要将重复的值分解到另一个规范化的表中以节省空间。...将重复的低粒度值保持在主维度表中是一种基本的维度建模技术。规范化这些值将其放入不同的表将难以实现简单化和高性能的目标 2.具有内嵌含义的属性 应该将维度表中自然键的每一部分所表示的含义存储到维度表中。...但是对 DW/BI系统中，数据通常会被保存多年，代理键为数据仓库提供了一种机制，用于区分同一个操作型代码的不同实例 2.集成多个源系统。...同一个自然键可能有多个不同的历史版本，这时候使用代理键就可以很好的进行区分 自然键 自然键一般被建模为维度表的属性，他具有明确的业务意义，由业务系统进行生成 持久键 在跟踪维度表属性变化时
通过算法来寻找合适的a、b、c。 一般来说，线性回归适用于最终结果和各属性之间有数值上的关系，能通过一系列的组合，得出一个规律。...决策树是一个巨大的机器学习分支，里面有很多著名的算法如C4.5和最近一些在竞赛中大放异彩的GDBT等，都属于决策树。 到底决策树是什么，我们直接上实例。...OK，我们来使用决策树试试，先试试大名鼎鼎的C4.5分类器，在weka中对应J48。 在trees里找到J48，同样选择10次折叠，点击start。 可以看到正确率在50%。...决策树就是通过算法，挑选一个最合适做根节点的属性，然后开始往下依次生成子节点。通过树来构建一个模型预测新的数据。 不过这个案例数据太少，导致决策树表现不佳。...下面来看另一个数据集，鸢尾花，iris.arff，这个案例也非常知名，是UCI下载量最大的数据集，估计每个搞机器学习的helloworld阶段都会用过这个数据集。
“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。...我在机缘巧合之下，从一门课程里学到这个工具，其轻便性、用户友好性给我留下了很深的印象，在此广而告之。 01 — WEKA简介 那么问题来了，WEKA是什么？ 新西兰秧鸡？...在预处理界面中，可以选择并打开数据集、选择预处理方法、对数据集做基本的统计、各个变量的展示以及编辑记录和属性。 然而略坑爹的地方是，WEKA默认的数据格式是独有的。...WEKA的不足之处是，算法的专有名词太多，需要去看简介才能理解各个参数的含义；输入输出比较固定，使用上不够灵活，可以自己开发算法接入，但是需要写JAVA。...作为一个数据挖掘从业人员，使用如此菜鸟的工具并没有觉得不够高级，毕竟各种工具的使用并不是为了限制我们的思路，而是为了快速精准的解决问题。
2、多数据源在集成的问题 （1）数据不一致：数据的不一致性主要指数据之间的矛盾性和不相容性。如职务升迁了，但工资数据却没有改变。...（2）属性差异：性别属性有的取 “男”/“女” ，长度为2；有的取 “1”/“0” ，长度为1。 （3）数据重复：数据源中存在两条或多条完全相同的记录，或者同一个数据冗余地存在于多个数据源中。...（6）高维数据：为较全面的描述实体，原始数据通常都使用了较多属性。比如，在常住人口数据库中，描述公民的基本信息就有128个属性。 （7）模式不统一：即将集成为单一数据集的多个数据源的模式不同。...（1）分箱（binning）：把数据集中所有数据放入不同箱子（区间）的过程称为分箱。 一个实数区间称为一个箱子（bin），它通常是连续型数据集中最小值和最大值所包含的子区间。...（3）联系：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关的实体连接起来，同时在无向边的旁边标上联系的类型。如果一个联系具有属性，则这些属性也要用无向边与该联系连接起来。
● 一个表中每个列有不同的名字。 ● 一个列的值来自于相同的属性域。 ● 列是无序的。 ● 行是无序的。 7．关系数据模型中的键 （1）超键 一个列或者列集，唯一标识表中的一条记录。...● 最小性：具有唯一性属性的超键的最小子集。 ● 非空性：候选键的值不允许为空。 在我们的例子中，分公司编号是候选键，如果每个分公司的邮编都不同，那么邮编也可以作为分公司表的候选键。...如例子中分公司表的分公司编号和员工表的所属分公司。它们的名字虽然不同，但却是同一含义。分公司表的分公司编号是主键，在员工表里所属分公司是外键。同样，因为公司经理也是公司员工，所以它是引用员工表的外键。...不同的主题域可能共享某些维度，为了提高数据操作的性能和数据一致性，需要使用一致性维度，例如几个主题域间共享维度的复制。术语“一致性维度”源自Kimball，指的是具有相同属性和内容的维度。...2．声明粒度 在选择维度和事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。 不同的事实可以有不同的粒度，但同一事实中不要混用多种不同的粒度。
但代理键是不具有业务含义的键，一般用于处理缓慢变化维；自然键是具有业务含义的键。比如商品，在ETL过程中会生成商品维表唯一标识的代理键，但没有业务含义。商品本身的自然键是商品ID。...第二种是新建类目维度表，并在维度表中维护父子关系。（雪花模型） 四、规范化和反规范化 规范化：属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度。...直接合并，共有信息和个性信息都放在同一个表中。 不合并，因为源表的表结构及主键等差异很大，无法合并。 下面看看表级的整合方式： 垂直整合，即不同的来源表包含相同的数据集，只是存储的信息不同。...在一系列的维表里，有共同的维度属性，也有各自独特的维度属性，针对这种情况，我们主要有两种解决方案：方案一是将维度的不同分类实例化为不同的维度，同时在主维度中保留公共属性；方案二是维护单一维度，包含所有可能的属性...保持维度主键不变，将多值属性放在维度的多个属性字段中。 维度主键发生变化，一个维度值存放多条记录。 五、杂项维度 将很多字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可。
在使用PCA时存在一些挑战。首先，该算法对数据集中变量的大小敏感，因此建议采用平均中心，而采用相关矩阵X因为它是正常化的。PCA的另一个挑战是它本质上是线性的。...PCA的应用 Weka是数据挖掘任务的机器学习算法集合，它可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用.Weka包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，可视化，也非常适合开发新的机器学习方案...WEKA中的一个特性是选择属性和降维的工具。其中一个支持的算法是主成分分析。本示例将PCA应用于包含12个相关技术指标的.CSV文件。冗余是导致模型（特别是机器学习模型）过度拟合的数据质量之一。 ?...相关矩阵技术指标 如果我们把它加载到WEKA中，我们将看到数据集的一些基本的描述性统计，包括每个变量（技术指标）的直方图，以及它们的最小值，最大值，平均样本统计量和标准差样本统计量。 ?...在选择属性选项卡中，选择主要组件属性评估器，WEKA将自动选择排序器搜索方法。 ? 点击开始后，WEKA提取前五个主要组件。
---- abstract：表明类或者成员方法具有抽象属性 assert：断言，用来进行程序调试 boolean：基本数据类型之一，声明布尔类型的关键字 break：提前跳出一个块 byte：基本数据类型之一...extends：表明一个类型是另一个类型的子类型。...对于类，可以是另一个类或者抽象类；对于接口，可以是另一个接口 final：用来说明最终属性，表明一个类不能派生出子类，或者成员方法不能被覆盖，或者成员域的值不能被改变，用来定义常量 finally：用于处理异常情况...一种访问控制方式：保护模式 public：一种访问控制方式：共用模式 return：从成员方法中返回数据 short：基本数据类型之一,短整数类型 static：表明具有静态属性 strictfp：用来声明单精度或双精度浮点数表达式...---- 4 课时小结 在本课时中学习了 Java 有哪些关键字，以及每个关键词的用途；然后学习了标识符的定义方式和命名规范，包括能通过编译的基础命名规范，和规范化的高级命名规范。
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