❶ java前端后台主要是靠什么分类的呢有没有通俗一点的说法能让我了解他们在实际工作主要是做些什么吗
首先，通俗地说，对于b/s结构前端是将页面展现给客户看。比如你做一个系统，那总得有个地方让客户操作，管理吧，那么这个地方对于java来说主要就是jsp,就是将这个jsp展现给客户看。如果你想美化你的页面，那么js+css是必不可少的，这就是java的前端。后台呢？后台就是将处理与用户操作有关的数据，java的后台是 复杂的，但大体系统都采用了分层结构来要构建，比如用户在前端申请一个账号，你总得把用户输入的内容存到数据库吧，如果你想展示一些数据给用户，你总得从数据库拿出来吧，用户在前端的增删改查操作你总得在后台来作响应吧。。。但这个从前端数据到数据库系统之间是经过各层的传递的，如经，展示层，业务服务层，业务逻辑层，数据层等等。其实最复杂的还是业务逻辑，针对不同业务有不同的业务方法。。。。。
❷ 数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。
你好，
简单地说，分类(categorization
or
classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别是，分类是事先定义好类别
，类别数不变
。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。
聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成
。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器
),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn;
c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：k-均值聚类算法、k-中心点聚类算法、clarans、
birch、clique、dbscan等。
希望回答对您有帮助.
❸ 前端ios data是什么类型的数据
就是json数据
//请求成功返回数据；需要转化成字典（即json格式数据）
NSDictionary *dict = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:responseObject options:NSJSONReadingMutableLeaves error:nil];
这样打印出来的数据就是Json数据啦，非常直观
❹ 计算机前端和后端各包括哪些种类
前端是指网站的前台部分，包括网站的表现层和结构层：Web页面的结构，Web的外观视觉表现，Web层面的交互实现。
后端是在后台工作的，控制着前端的内容，主要负责程序设计架构思想，管理数据库等。后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑，需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能涉及动态语言如PHP、ASP、JSP等。
举例
在一个网站登陆页面，前端只要需要负责静态页面部分，鼠标移入输入框、移出输入框的颜色变化这部分的内容；但是输入用户名、密码后登录系统的话要连接数据库，这个就需要后台开发做逻辑处理了。
一拨人负责管理数据，一拨人负责展示数据。这也就是最简单的前台和后台的划分。那些整天守着服务器捣鼓数据的，是后台开发。那些整天琢磨如何做出花里胡哨的展示界面的，是前端开发。
❺ 数据分类和聚类有什么区别
主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：
一、性质不同
1、数据分类
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。
2、数据聚类
数据聚类是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。
二、目的不同
1、数据分类
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。
2、数据聚类
聚类分析的目的是分析数据是否属于各个独立的分组，使一组中的成员彼此相似，而与其他组中的成员不同。
三、应用不同
1、数据分类
应用于统计学、计算机控制。
2、数据聚类
广泛应用于机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等。
以上内容参考网络-数据分类、网络-数据聚类
❻ 前后端数据交互前后端数据交互数据都有哪些类型
一般后端接口提供JSON格式的数据类型与前端交互
也可以使用XML格式的数据类型，前者使用频率更高
❼ 数据分类是什么意思
数据分类调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。分类分析用预测方法预测给定数据对象的类标号，被广泛地应用到信誉证实、医疗诊断及选择购物等领域。[2]
我们都知道调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为：
连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；
2. 分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。
①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。
②有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。
❽ 数据分类与数据聚类的区别和联系
简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器 ),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。
❾ 前端的分类有哪些啊比如说移动网页前端pc网页前端,和app前端。...
可以分成两部分理解
1.服务器端开发，也叫后台开发，这是唯一的，对应不同的平台，他负责数据的分发与存储，和一些逻辑的处理.逻辑处理的多少由业务的复杂程度决定。服务端相对独立，与平台没啥关系.
2..1中不同的平台指web平台、移动设备平台等，移动设备又可分为andriod平台、iPhone平台等
每个平台都有自己的规范和开发技术。web平台的规范是键盘+鼠标，开发技术是html+css+javascript；移动设备平台的规范是键盘+手指（触摸和手势），技术iphone是Objective-C，android是java。
业界很少有说移动web前端开发的，都是移动web开发.而web app特指的是用html5技术开发，之所以叫web app是因为他比较接近客户端应用程序的用户体验，可以和系统深度融合，调用一些只有客户端才能调用的功能（比如在移动设备上利用html5开发出的网页可以访问电话、摄像头等本地功能）.
通常你看到的一些文章中会提到web app 和native app,这里的web app指的是mobile web app,而移动web和web开发没本质的区别，但需要不同的开发框架，以解决在移动设备上的适配问题和一些特殊的操作以及功能调用。
最后总结一下，web开发利用的是基于浏览器的网页语言技术，native app开发利用的是基于操作系统的程序语言技术，web app介于两者之间.当然现在比较流行混合型app，这个可以多网络一下.
❿ web前端基础 / 数据类型有哪些
你大学学过C ，c++吗，那些知识应对差不多就够了，当然也要学习其他的，好多东西都是类似的
你问的问题?web前端方向也很多的啊，你要从事哪个领域呢?前端光是框架都有很多种唉，vue.js react.js angular.js等等等