数据挖掘分类实验详细报告

《数据挖掘分类实验报告》

信息安全科学与工程学院

1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程

（1）数据分析介绍

本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。

（2）数据准备与预处理

在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤：

1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样

本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性

2、选择与类别相关的特征（特征选择）

3、建立数据训练集和测试集

4、对数据集进行数据清理

在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。

详见下表：

本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。

数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理

由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。

●平台数据集格式转换

在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为：

1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示：

2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示:

3、得到arff文件如下图所示：

内容如下：

建立数据训练集、校验集和测试集

通过统计数据信息，可知整个数据集带有classical标号的数据一共有583行，为了避免数据的过度拟合，我们要把数据训练集、校验集、测试集分开。在本次实验中，我们的拆分

策略是训练集500行，校验集和测试集83行，由于数据集中有416行的classical标识为1，167行的classical标识为2，为了能在训练分类模型时有更加全面的信息，我们将167条classical标识为2与333行classical标识为1的数据全部作为模型训练集，而剩下的83条classical为1的数据将全部用于测试集，这是因为在校验的时候，两种类标号的数据作用区别不大，但是在训练数据模型是，需要更加全面的信息，特别是不同类标号的数据的合理比例对训练模型的质量有较大的影响。

在做预测测试之前，需要将测试集的分类标号去掉作为预测数据集。

数据训练集、校验集和测试集建立步骤：

1、复制原始数据集arff文件，作为总的训练数据集，文件名称改为build_model.arff。

如下图所示：

2、根据拆分策略，从原始数据集DataSet_original.arff文件中的数据里面，选取分类

标号为1的数据83作为校验数据集，该数据集文件名为validate_data.arff。

3、将剩下的DataSet_orginal.arff文件改名为train_data.arff

4、由于原始数据集都是有类标号的数据集，为了方便进行预测测试，我们将校验

数据集复制一份后，将分类标号去掉加入？，作为预测数据集。如图所示：

数据清理

在进行数据搜集和整理的过程中，我们发现如果属性的类型为数值型的话，在做关联分析时将不能得到结果，因为关联分析无法处理数值型数据。由于现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量，需要对数据进行预处理，预处理有多种方法：数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等。

常用的数据清理主要分为两类：空缺值的处理和噪声数据处理。空缺值处理主要是使用最可能的值填充空缺值，比如可以用回归、贝叶斯形式化方法工具或判定树归纳等确定空缺值。这类方法依靠现有的数据信息来推测空缺值，使空缺值有更大的机会保持与其他属性之间的联系。同时还可以用一个全局常量替换空缺值、使用属性的平均值填充空缺值或将所有元组按某些属性分类，然后用同一类中属性的平均值填充空缺值。不过这些方法有局限性，当空缺值很多的情况下，这些方法的使用可能会误导挖掘结果；除了空缺值处理还有噪声数据处理，噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误的值或偏离期望的孤立点值。常用分箱、回归、计算机检查和人工检查结合、聚类等方法进行噪音处理。

在本次试验中，我们对数据集进行了数据处理后使得需要分析的数据变为分类型，这样就可以关联分析得以顺利进行，在具体执行的过程中我们利用了weka平台自带的数据预处理库实现数据预处理。具体实验过程见下文。

（3）实验过程

A、环境搭建

本实验的数据集选择Indian Liver Patient Dataset (ILPD)，借助数据挖掘平台Weka3.6.9，编程环境为Eclipse + JDK7

1、数据集获取

选择Indian Liver Patient Dataset (ILPD)这个数据集，进入下载页面下载数据集

（详见下图）

2、Weka安装

下载Weka安装包weka-3-6-9-x64.exe，运行安装即可。（如下图）安装界面：

安装完成：

Weka工作界面：

B、实验步骤

1、开发平台搭建

打开eclipse，点击File->New->Project…，新建Java Project工程，如下图所示：

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的 基于https://www.doczj.com/doc/4714364587.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.doczj.com/doc/4714364587.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

数据挖掘实验报告(一)

数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602

一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include #include #include #define DEEP 3 #define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10 //定义结构体 typedef struct chain{ int num; struct chain *next; }* data; //定义全局变量 data head,p,q; FILE *fp; int num,sum,count=0; int i,j; int *box; void mean(); void medain(); void boundary(); int main () { //定义头指针 head=(data)malloc(sizeof(struc t chain)); head->next=NULL; /*打开文件*/ fp=fopen(DATAFILE,"r"); if(!fp) exit(0); p=head; while(!feof(fp)){

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。

数据挖掘中分类技术应用

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述： 训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决 最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。 神经网络 神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网

络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。 在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：

数据挖掘报告

哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院

一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。

由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可

数据挖掘分类实验详细报告概论

《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

数据挖掘分类算法比较

数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

数据分析与挖掘实验报告

数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数

据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组

大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料

一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff)

对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮：

数据挖掘实验报告1

实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程

主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i=0) Temp_Num_Attrib++; If Temp_Num_Attrib==0 { N->ClassNo=最多的类； N->IsLeaf=TRUE; N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL; Return N; } If Class_Distribute中仅一类的分布大于0 { N->ClassNo=该类； N->IsLeaf=TRUE; N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL; Return N; } InforGain=0;CurrentCol=-1; For i=0;i

数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘

通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日

目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26)

数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个

数据挖掘实验报告一

数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档

1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理

2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。

数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作

数据挖掘实验报告-实验1-W e k a基础操作

学生实验报告 学院：信息管理学院 课程名称：数据挖掘 教学班级： B01 姓名： 学号：

实验报告 课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师 学号姓名行政班级 实验项目实验一： Weka的基本操作 组员名单独立完成 实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016.09.28 1. 实验目的和要求： （1）Explorer界面的各项功能； 注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。 （2）Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍； ①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框； ②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer，打开ARFF-Viewer窗口。（3）ARFF文件组成。 2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果） 2.1 Explorer界面的各项功能 2.1.1 初始界面示意

其中：explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。 Experimenter：实验者选项，提供不同数值的比较，发现其中规律。 KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法，初学者应用较少。 Simple CLI ：命令行窗口，有点像cmd 格式，非图形界面。 2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍 （1）任务面板 Preprocess（数据预处理）：选择和修改要处理的数据。 Classify（分类）：训练和测试分类或回归模型。 Cluster（聚类）：从数据中聚类。聚类分析时用的较多。 Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。 Select Attributes（选择属性）：选择数据中最相关的属性。 Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图。 （2）常用按钮

数据挖掘实验报告(参考)

时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究 实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较. 实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并 给出解释. 实验数据:本文研究选用1952-2006年的中国GDP，其资料如下 日期国内生产总值(亿元)日期国内生产总值(亿元) 2006-12-312094071997-12-3174772 2005-12-311830851996-12-31 2004-12-311365151995-12-31 2003-12-311994-12-31 2002-12-311993-12-31 2001-12-311992-12-31 2000-12-31894041991-12-31 1999-12-31820541990-12-31 1998-12-31795531989-12-31 1988-12-311969-12-31 1987-12-311968-12-31 1986-12-311967-12-31 1985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-31 1983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-31 1981-12-311962-12-31 1980-12-311961-12-311220 1979-12-311960-12-311457 1978-12-311959-12-311439 1977-12-311958-12-311307 1976-12-311957-12-311068 1975-12-311956-12-311028 1974-12-311955-12-31910 1973-12-311954-12-31859 1972-12-311953-12-31824 1971-12-311952-12-31679 1970-12-31 表一 国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。这个指标把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中为评价和衡量国家经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济表现提供了一个最为综合的尺度，可以说，

数据挖掘实验报告三

实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数

四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。

2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。

客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值

数据挖掘文本分类实验报告

北京邮电大学 ****学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：*** 学号：*&*** 姓名：** 学号：**

日期：

实验一：文本的分类 1.实验目的 ◆掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； ◆掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模； ◆掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训 练文本分类器； ◆了解SVM机器学习方法，可以运用开源工具完成文本分 类过程。 2.实验分工 ***: (1)对经过分词的文本进行特征提取并用lisvm进行训练 (2)用训练的模型对测试数据进行预测 ***： (1)数据采集和预处理 (2)分词 3.实验环境 Ubuntu 13.04+jdk1.7

4.主要设计思想 4.1 实验工具介绍 1．NLPIR_ICTCLAS2013 NLPIR (又名ICTCLAS2013)，是由中科院张华平博士倾力打造的汉语分词系统。其主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能、支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码等。 从NLPIR官网可以下载其最新版的Java发布包，然后导入Eclipse，配置运行环境，实现对于语料库的分词。 最新的NLPIR可以通过更改源代码实现新增新词识别、关键词提取、微博分词等功能，极大地方便了使用。 2. Eclipse for Java Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。 3. LibSVM 本次实验中我们采用的是台湾大学林智仁博士等开发设计的LIBSVM方法。这是一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR ) 以及分布估计(one ?