首先引入定义 无损分解指的是对关系模式分解时,原关系模型下任一合法的关系值在分解之后应能通过自然联接运算恢复起来.反之,则称为有损分解. 保持函数依赖的分解指的是对关系分解时,原关系的闭包与分解后关系闭包的并集相等. 从定义来看,可以得到不严格但好理解的—— 保持无损连接的模式分解,每个Ui必须包含作为连接的属性.故无损连接的关键是作为桥梁的属性,决定其是否可以通过自然连接恢复.而保持函数依赖的模式分解,是从函数依赖而不是关键属性这个角度入手,产生关联的属性要分到一起(一个Ui中.具体的,可按最

分解成3NF保持函数依赖且为无损连接的算法: 1.根据分解成3NF的保持函数依赖的分解算法(http://www.cnblogs.com/bewolf/p/4443919.html),得到分解结果ρ 2.判断分解是否为无损连接,如果是直接输出结果ρ 3.如果2中是有损的,那么令ρ=ρU{X},其中X是R的码,然后输出ρ.

1.说白话一点:闭包就是由一个属性直接或间接推导出的所有属性的集合. 例(1):   设有关系模式R(U,F),其中U={A,B,C,D,E,I},F={A→D,AB→E,BI→E,CD→I,E→C},计算(AE)+ 解:  (1) 令X={AE},X(0)=AE (2)在F中寻找尚未使用过的左边是AE的子集的函数依赖,结果是: A→D, E→C:所以 X(1)=X(0)DC=ACDE, 显然 X(1)≠X(0). (3) 在F中寻找尚未使用过的左边是ACDE的子集的函数依赖, 结果是: CD→

首先,需要了解3NF.BCNF范式的要求. 3NF:不存在非主属性对码的传递函数依赖或部分函数依赖. 如AB-C,A->C  码为(A,B),A,B是主属性,C是非主属性,C部分函数依赖于码,即不满足3NF BCNF:每个决定因素都包含码(相比于3NF,优点是加上了对主属性的限制) 另一种说法:①主属性完全函数依赖于不含它的码 ②没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性 ③所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖 在分解前应掌握求函数依赖集最小覆盖的方法.(见例一) 下面看例子 例一:设关系模

https://blog.csdn.net/sumaliqinghua/article/details/86246762 [通俗易懂]关系模式范式分解教程 3NF与BCNF口诀!小白也能看懂原创置顶 沃兹基.硕德 最后发布于2019-01-10 18:26:14 阅读数 13082 收藏展开本来是为了复习数据库期末考试,结果找了一圈都没有发现比较好的解释,通过查阅资料和总结,为大家提供通俗易懂的解法,一听就会!并且配有速记口诀!介是你没有玩过的船新版本包含最小依赖集求法候选码求法 在模式分解之前

1. QR 分解的形式 QR 分解是把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积.QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题.QR 分解也是特定特征值算法即QR算法的基础.用图可以将分解形象地表示成: 其中, Q 是一个标准正交方阵, R 是上三角矩阵. 2. QR 分解的求解 QR 分解的实际计算有很多方法,例如 Givens 旋转.Householder 变换,以及 Gram-Schmidt 正交化等等.每一种方法都有其优点和不足.上一篇博客介绍了 Givens 旋转和 Householder

矩阵分解 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积. 1.三角分解法: 要求原矩阵为方阵,将之分解成一个上三角形矩阵(或是排列(permuted) 的上三角形矩阵)和一个下三角形矩阵,简称LU分解法. 注意:这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵. MATLAB: [L,U]=lu(A),A为方阵,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵. 2.QR分解法: A为任意矩阵,将A矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三

在IOS视频处理中,视频分解图片和图片合成视频是IOS视频处理中经常遇到的问题,这篇博客就这两个部分对IOS视频图像的相互转换做一下分析. (1)视频分解图片 这里视频分解图片使用的是AVAssetImageGenerator,利用这个class可以很方便的实现不同时间戳下,视频帧的抓取.注意一般这种视频分解图片帧的方法都是放在子线程中的,而UI更新操作都是放在主线程中的.下面来看看核心代码: _imageGenerator = [[AVAssetImageGenerator alloc] in

特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,我在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征. 1. 特征值: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,将一定可以表示成下面的形式: 写成矩阵形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量. 2. 特征分解: 特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,正交矩阵是可逆的.Σ = diag(λ1, λ2,

    前面已经说过LU,Cholesky和QR分解,这次介绍的是实Schur分解.对这个分解的定义是任意一个矩阵A,可有如下形式的分解:               U*A*U' = B;其中B是拟上三角矩阵,拟上三角矩阵的定义是在矩阵的对角线上存在2x2大小的矩阵,而且矩阵U是正交矩阵,因为矩阵A的特征值和B的特征值相同.而且A的特征值出现在B的对角线上.计算特征值分解和SVD都依靠这个算法做最基本的处理,然后根据不同的任务有不同的处理. 计算schur分解的方法是是QR算法,这个算法的原理

    从矩阵分解的角度来看,LU和Cholesky分解目标在于将矩阵转化为三角矩阵的乘积,所以在LAPACK种对应的名称是trf(Triangular Factorization).QR分解的目的在于将矩阵转化成正交矩阵和上三角矩阵的乘积,对应的分解公式是A=Q*R.正交矩阵有很多良好的性质,比如矩阵的逆和矩阵的转置相同,任意一个向量和正交矩阵的乘积不改变向量的2范数等等.QR分解可以用于求解线性方程组,线性拟合.更重要的是QR分解是QR算法的基础,可以用于各种特征值问题,所以QR分集的应用非

SVD分解 SVD分解是LSA的数学基础,本文是我的LSA学习笔记的一部分,之所以单独拿出来,是由于SVD能够说是LSA的基础,要理解LSA必须了解SVD,因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章.本节讨论SVD分解相关数学问题,一个分为3个部分,第一部分讨论线性代数中的一些基础知识,第二部分讨论SVD矩阵分解,第三部分讨论低阶近似.本节讨论的矩阵都是实数矩阵. 基础知识 1. 矩阵的秩:矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或列的个数 2. 对角矩阵:对角矩阵是除对角线外全部元素都为零的方阵 3.

SVD分解 SVD分解是LSA的数学基础,本文是我的LSA学习笔记的一部分,之所以单独拿出来,是因为SVD可以说是LSA的基础,要理解LSA必须了解SVD,因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章.本节讨论SVD分解相关数学问题,一个分为3个部分,第一部分讨论线性代数中的一些基础知识,第二部分讨论SVD矩阵分解,第三部分讨论低阶近似.本节讨论的矩阵都是实数矩阵. 基础知识 1. 矩阵的秩:矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或列的个数 2. 对角矩阵:对角矩阵是除对角线外所有元素都为零的方阵 3.

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4497 GCD and LCM Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 2151    Accepted Submission(s): 955 Problem Description Given two positive integer

1.理解特征值,特征向量 一个对角阵\(A\),用它做变换时,自然坐标系的坐标轴不会发生旋转变化,而只会发生伸缩,且伸缩的比例就是\(A\)中对角线对应的数值大小. 对于普通矩阵\(A\)来说,是不是也可以找到这样的向量,使得经\(A\)变换后,不改变方向而只伸缩?答案是可以的,这种向量就是\(A\)的特征向量,而对应的伸缩比例就是对应的特征值. 特征值会有复数是为什么? 首先要知道,虚数单位\(i\)对应的是旋转\(90^o\),那么,如果特征值是复数,则对应的特征向量经矩阵\(A\)变换后将

SVD分解 只有非方阵才能进行奇异值分解 SVD分解:把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) $,则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为 \(A = UΣV^T = U\begin{bmatrix} \sum &0\\ 0&0 \end{bmatrix}V = σ_1u_1v^T_1+σ_2u_2v^T_2+σ_ru_rv^T_r \qquad s.t.:U 和V都为正交矩阵\) 几何含义 A矩

一.SVD奇异值分解的定义 假设是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中为的酉矩阵,为的半正定对角矩阵,为的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵.这样的分解称为的奇异值分解,对角线上的元素称为奇异值,称为左奇异矩阵,称为右奇异矩阵. 二.SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征.然而,特征值分解只适用于方阵,而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵,不一定是方阵. 这里,和是方阵,和为单位矩阵,为的特征向量,为的特征向量.和的特征值为的奇异值的平方. 三.

介绍: 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱.其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory-based CF)与基于模型的协同过滤技术(Model-based CF).其中基于模型的协同过滤技术中尤为矩阵分解(Matrix Factorization)技术最为普遍和流行,因为它的可扩展性极好并且易

转自 http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513(实在受不了CSDN的广告) 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD