以数据集{4,5,6,7,10,12,18}为结点权值,画出构造的哈弗曼树.

proc iml;
use sashelp.class;
read all var _num_ into xx;
print xx;
quit;

mu=[1,2];
c=[1,0;0,1];
temp=randn([1000,2]);
l=chol(c,'lower');
data=temp*l;
plot(data(:,1)+mu(1),data(:,2)+mu(2),'r.');
其中C表示协方差矩阵,mu为均值.我把那个协方差写成了两个独立的了,当然你可以根据你的改,我本来想附个图,结果每次附图都让百度给我屏蔽掉,如果你有什么问题问我就行了.

If n=1 then set egv这句是判断语句而已啊~就是如果N=1的话就引用egv数据集~
Keep n code prin1 prin2 prin3 prin4 x1 x3 x5 x7 B1 B2;这句是要求输出的变量名称而已~其他 的语句都是比较简单把~不啰嗦了

dt = ds.Tables[0];
这句话,不仅是赋值,而且将dt归属于ds.
dt一改,当然ds也改了.
如果你想ds别改,可用dt=ds.Tables[0].copy();之类嘛

事实上用统计来说判断两个数据集的相似度的方法不是很好!
以下是我的几点猜想!
1：假设把整个数据化成条形统计图!长方形的形状和大小应相似有个前提,就是数据图要比较精确 否则,误差很大!
2：我们知道：条形图的长方形的面积是 频率 那么两个数据集的频率也因接近!
还有频数
貌似只有这些了,我必修三数学基本上没听过课,说一没办法继续帮助你!请见谅!
有什么问题可以请教《数学麦圈》呵呵!

选择排序的算法中,其比较次数与初始数据集顺序无关.
因为它固定是N-1轮外循环,用于选N-1次最小值（升序排序）,每一轮必须要比较（N-i）次,才能在（N+1-i）个数中选 出最小元素.

x1=-4*pi:4*pi;
x2=-4*pi:4*pi;
y=sin(sqrt(x1.^2+x2.^2))./sqrt(x1.^2+x2.^2);
disp(y);

你是想把下三角矩阵中的元素提出来,生成一个什么样的矩阵?
矩阵到数据集,利用CREATE ;APPEND函数就可以.

构建哈夫曼树的步骤：
1,选取结点（node）中最小的两个,相加,构成一个新结点
2,重复第一步,直至所有结点都在同一个树型里面.
所以,大概构成后就是这样
.81
.0/ 1
./
.31 50
.0/ 1 0/1
./ /
.18 13 20 30
.0/ 1 0/ 1
./ /
.7 11 5 8
.0/ 1
./
.3 4
从最下面向上读,node3和node4是初始数据里面最小的两个,
它们组成一个新结点7,
然后再重复相同的步骤,在新数据里面,7和11是最小,他们组成18,
原始数据里面的18可以消去.
重复步骤直至所有结点在同一个树型里面
现在看看
3的哈夫曼编码就是0000,而数字最大的30编码就是11

选择排序.
选择排序的算法原理是：第一趟从n个待排关键字中找出最小的关键字放到第一个位置,如果要找到最小关键字则必须所有元素都进行比较,所以第一趟要比较n-1次；第二趟从剩下的n-1的元素中再通过n-2次的比较找出最小的元素…………以此类推,不管初始有没有序,它都一共要进行n-1趟排序共n(n-1)/2次比较,时间复杂度始终是O（n平方）
至于其他的,拿插入排序举例：插入排序的基本思想是每次将一个待排的记录按其关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中.试想,如果已经排好序的子序列是123,待排记录为45,插入4时,只要和3比较一次就知道排在3后面,对5排序时只要与4比较一次就知道该排在4后面,共比较2次.如果已经排好序的子序列是234,待排记录为15,插入1时,它要从后往前依次比较3次才能找到自己的位置,同样对5排序时只要与4比较一次,共比较4次.由上例可知,插入排序会随着初始数据集的顺序不同而比较次数不同.
BTW,基数排序不是基于关键字比较的排序算法.
纯手打,望采纳,不清楚还可共同探讨.

data have;
input (x y z) ($);
datalines;
a b c
a b c
a b c
a b c
;
run;
data have1;
input code $;
datalines;
x
y
;
run;
proc sql noprint;
select code
into:var_list separated by " "
from have1;
quit;
data have2;
set have(keep=&var_list.);
run;
proc print data=have2 noobs;
run;

如果是高斯分布,则下面的命令产生NxT的矩阵,其中R为NxN的协方差矩阵,T为数据长度.x渐进满足(x-M)*(x-M)'/T=R （当T很大时）,所以它的均值为M,协方差矩阵为R.
x=R^(1/2)*randn(N,T)+M;

要素类（feature class）：在arcgis中是指具有相同的几何特征的要素集合,比如点的集合,表现为shapefile或者是Geodatabase中的feature class.
要素数据集（feature dataset）：在arcgis中表现为geodatabase中的feature dataset,在一个数据集中所有的feature class都具有相同的坐标系统,一般也是在相同的区域.