Résultat
Le résultat ainsi obtenu est en 3FN avec la
propriété de jointure sans perte et qui préserve les
dépendances. Algorithme de Décomposition
S'inspire de la méthode de passage 1FN... 3FN
On part de U
et F
Si U est n'est pas en 3FN, on décompose en deux. L'une des relaltions est en 3FN. On reprend 2. pour l'autre. Présentation moins formelle:
= { emp#, nom, date, salaire,
dept, mgr}
F = { emp# → nom, dept,
mgr
dept → mgr
emp#, date → salaire}
supposé déjà réduit (couverture minimale). Clé: emp#, date
On considère dept → mgr, et on
décompose. Les données ouvertes pour l’apprentissage automatique (Machine Learning) - data.gouv.fr. On obtient:
Departement ( dept,
mgr) en 3FN et
BCFN
et Employes (emp#, nom, date,
salaire, dept) n'est pas en 2FN. On considère emp# → nom, dept
et on décompose. On
obtient:
Employes ( emp#, nom,
dept) en BCFN et
Hist-Sal ( emp#, date, salaire) en
BCFN. Exemple complet. Exemple récapitulatif. ( PDF)
Il existe des méthodes qui préservent les
dépendances et aboutissent à la 3FN. L'algorithme de décomposition peut tenir compte des
dépendances multivaluées.
- Algorithme de synthèse base de donnée des algorithmes et
- Algorithme de synthèse base de donnée personnelle du travailleur
- Fille sexy a poil dur
- Fille sexy a poil long
- Fille sexy a poil de carotte
Algorithme De Synthèse Base De Donnée Des Algorithmes Et
Cette page a pour vocation de référencer les principaux jeux de données qui se prêtent bien à l'apprentissage automatique ( Machine Learning) disponibles sur. Elle n'est pas exhaustive et est ouverte aux contributions. Pour en savoir plus sur le contexte dans lequel s'inscrit ce catalogue et sur sa construction vous pouvez lire l'article dédié. Nous proposons ici un catalogue des jeux de données identifiés comme exploitables par des algorithmes d'apprentissage automatique regroupés par tâche. Chaque jeu est accompagné:
d'un profiling qui vous permettra d'explorer le jeu de données et d'obtenir un résumé de ses statistiques descriptives;
des résultats de l'entraînement et du test automatique d'algorithmes classiques de Machine Learning: métriques, matrices de confusion, graphiques, etc. Algorithme de synthèse base de données. ( voir le guide pour mieux comprendre ces résultats). Pour davantage de lisibilité, l'inventaire présenté ici est également disponible sous la forme d'une application. N. b. : Cette page est en cours de construction et est ouvertes à la contribution plus de jeux de données sont à venir.
Algorithme De Synthèse Base De Donnée Personnelle Du Travailleur
La racine de cet arbre est la relation à décomposer. L'arbre se construit récursivement de la manière suivante: on choisit une DF dfi dans l'ensemble E des DF le fils gauche du noeud racine est une relation composé de
tous les attributs de dfi dfi est retirée de l'ensemble E le fils droit du noeud racine est une relation composée
de tous les attibuts de la racine excepté ceux présents en
partie droite de dfi
P roblèmes: la solution dépend du choix des
DF selon lesquelles on choisit de décomposer et il ne préserve
pas nécessairement les DF. On sait néanmoins que toute relation admet une décomposition
en 3FN qui préserve les DF. Tutoriel de Bases de Données Relationnelles - Dépendances fonctionnelles et normalisation. Il existe un algorithme dit de synthèse qui permet d'obtenir
une décomposition 3FN qui préserve les DF. Il est basé
sur le calcul de la couverture minimale (ou irredondante) d'un ensemble
de DF. Exemple sur les formes normales:
Soit le schéma R = <{P, H, N, Y, T}, {P -> T; P, H -> Y; H, N -> P; H, Y -> N}>
Ensemble des DFE engendrées:
H, N -> T P, H -> N H, N -> Y H, Y -> P P, H -> T H, Y -> T
On a donc trois clés potentielles (H, N; P, H; H, Y):
H, N -> P, T, Y P, H -> T, Y, N H, Y -> N, P, T
Les attributs clés sont donc: H, N, P, Y et les attributs non clés sont: T
Par définition le schéma est en 1ère
forme normale.
Devoir de Contrôle N°1 - Algorithme et Programmation --3ème SI (2009-2010)
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