# Data Cube Aggregation

**Repository Path**: elihe999/datacube-aggregation

## Basic Information

- **Project Name**: Data Cube Aggregation
- **Description**: 常用的一些聚合函数，整合成包
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-09-06
- **Last Updated**: 2026-04-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# DataCube Aggregation

PHP 数据立方体聚合与机器学习库

## 简介

DataCube-Aggregation 是一个功能强大的 PHP 数据处理与机器学习库，提供数据聚合、统计分析、机器学习算法、路径查找等功能。该库旨在为 PHP 开发者提供便捷的数据处理和智能分析工具。

## 功能特性

### 🔢 数据聚合函数
- **基础聚合**: 求和、平均、计数、最大值、最小值、去重统计
- **日期筛选**: 今日、昨日、上周、近7天、近一年、日期范围筛选
- **数值筛选**: 等于、大于、小于、区间判断、空值检测
- **文本筛选**: 精确匹配、模糊包含、开头/结尾匹配
- **TopK 查询**: 获取TopK最大/最小值
- **数据透视表**: 强大的数据透视功能

### 📊 统计函数
- 样本标准差、方差计算
- 平均值、中位数、众数
- 百分位数计算
- 异常值识别 (3σ原则)
- 统计图形 (箱线图、直方图、QQ图)

### 🤖 机器学习

#### 分类算法
- SVC (支持向量机分类)
- AdaBoost
- K近邻 (KNN)
- KD树近邻
- 逻辑回归
- 决策树分类

#### 回归算法
- Adaline
- MLP 多层感知机

#### 聚类算法
- K-Means
- DBSCAN
- GMM (高斯混合模型)

#### 异常检测
- LODA

#### 关联分析
- Apriori 关联规则

#### 降维与变换
- PCA 主成分分析
- 数据集转换器

### 🧭 路径查找
- A* (A-Star) 算法
- Dijkstra 算法

### 📅 日期时间工具
- 时间戳处理
- 日期分组 (按年/季/月/周/日/时/分)
- 友好时间显示
- 时区转换

### 🔍 其他工具
- 数据清洗与缺失值处理
- 文本处理 (字符串索引)
- 数据分割 (分层采样、K折交叉验证)
- Excel 列号处理
- 图像像素处理

## 安装

```bash
composer require elihe999/datacube-aggregation
```

## 快速开始

### 数据聚合

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\Aggregate\BasicFunc;
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\Aggregate\Summarize;

$data = [
    ['name' => 'Alice', 'score' => 85],
    ['name' => 'Bob', 'score' => 92],
    ['name' => 'Charlie', 'score' => 78],
];

$basicFunc = new BasicFunc();
$sum = $basicFunc->sum(array_column($data, 'score'));
$avg = $basicFunc->avg(array_column($data, 'score'));
$max = $basicFunc->max(array_column($data, 'score'));
```

### 筛选过滤

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\Aggregate\TextFilter;
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\Aggregate\NumberFilter;

$textFilter = new TextFilter();
$result = $textFilter->contains($data, 'name', 'Alice');

$numberFilter = new NumberFilter();
$result = $numberFilter->greaterThan($data, 'score', 80);
```

### 机器学习 - 分类

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\AI_Toolkit\Classification\KNearestNeighbors;

$samples = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]];
$targets = ['A', 'A', 'B', 'B'];

$knn = new KNearestNeighbors(['k' => 3]);
$knn->train($samples, $targets);

$prediction = $knn->predict([[3, 3]]); // ['B']
```

### 机器学习 - 聚类

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\MachineLearning\Clustering\Kmeans;

$data = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]];
$kmeans = new Kmeans();
$clusters = $kmeans->kMeans($data, 2);
```

### 路径查找 - A*

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\PathFinding\AStar;
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\PathFinding\AStar\Terrain\TerrainCost;
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\PathFinding\AStar\Terrain\Position;

$terrainCost = new TerrainCost([
    [1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 2, 2, 2, 1],
    [1, 2, 1, 1, 1],
]);

$astar = new AStar($domainLogic);
$route = $astar->run(new Position(0, 0), new Position(2, 3));
```

### 统计计算

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\Functions\Statistic\StatisticalFunc;

$stat = new StatisticalFunc();
$mean = $stat->mean($data);
$median = $stat->median($data);
$std = $stat->sd($data);
$outliers = $stat->identifyOutliers($data, $upperLimit, $lowerLimit);
```

### 数据透视表

```php
use DataCube\DataCubeAggregation\Utils\Graphics\Pivot;

$pivot = new Pivot([
    'rows' => ['category'],
    'columns' => ['year'],
    'values' => ['sales'],
    'aggregate' => 'SUM',
]);

$result = $pivot->pivotTable($data, 'category', 'year');
```

## 项目结构

```
src/
├── AI_Toolkit/              # 机器学习算法
│   ├── Classification/     # 分类算法
│   ├── Regression/         # 回归算法
│   ├── Clustering/          # 聚类算法
│   ├── AnomalyDetectors/    # 异常检测
│   ├── Association/         # 关联分析
│   ├── Transformer/        # 数据变换
│   └── Interfaces/          # 接口定义
├── Functions/              # 功能函数
│   ├── Aggregate/           # 聚合函数
│   ├── OLAP/               # OLAP函数
│   ├── Statistic/           # 统计函数
│   ├── PathFinding/         # 路径查找
│   ├── MachineLearning/     # 机器学习工具
│   └── Transform/           # 数据变换
├── Utils/                  # 工具类
│   ├── DateTime/            # 日期时间
│   ├── Graphics/           # 图形处理
│   └── Image/               # 图像处理
├── Exception/              # 异常类
└── Data/                   # 示例数据
```

## 数据集

项目包含多个示例数据集供测试使用：

- `iris.csv` - 鸢尾花数据集
- `housing.csv` - 房价预测数据集
- `wine.csv` - 葡萄酒数据集
- `churn.csv` - 客户流失数据集
- `car.csv` - 汽车数据集
- `horse-colic.csv` - 马疝气数据集
- `monthly-sunspots.csv` - 太阳黑子数据集

## 测试

项目包含完整的单元测试，覆盖主要功能模块：

```bash
# 运行测试
php vendor/bin/phpunit tests/
```

## 环境要求

- PHP >= 7.4
- Composer

## 依赖库

项目使用以下 PHP 库 (通过 Composer 安装)：
- php-ai/php-ml
- rubix/ml
- symfony/config
- symfony/options-resolver

## 许可证

MIT License

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！