数据挖掘实验三报告
数据挖掘第三次实验报告
第三次实验报告班级：数理系091001学号：091001102姓名：高攀指导老师：刘建伟Aprior算法1•实验目的：首先从理论角度分析了关联规则挖掘算法与聚类挖掘算法原理及其应用领域，然后介绍了Aprior算法的实现及封装，并设计了可视化界面,对算法进行了测试。
2•实验要求：利用Aprior算法实现Algonthm数学计算方法。
3•实验原理：Apnori算法使用一种称作逐层迭代的候选产生测试(candidate generation and test)的方法，k-项目集用于探索(k+1)-项目集。
首先，找出频繁1-项目集的集合，该集合记作L。
L 用于找频繁2-向募集到集合L ,而L用于找L ,如此卞去，直到不能找到频繁k-项目集。
找每一个L均需要一次数据库的扫描。
4•实验内容：package datanunuig;unport java.io.*;unport java.util.*;/***A bare bone clean uuplementation of the Apriori*algoiitlmi for finding frequent itemsets. Good for educational*puiposes and as a root class for experiinenting on*optimizations・**In the latest version the use of DataHaiidler is added for readmg*the database・**@autlior Michael Holler*@version 0.& 16.03.2004*/public class Apiiori {iiit pass; // number of passesiiit total; // total number of frequent itemsetsiiit iniiisup; // minimal support of itemsetString filename; // the filename of the databaseItem loot; // the root item of the TrieBufieredWiiter wiitei7/ the buffer to write the output toDataHaiidler dh; // the handler for the database* Default constnictur for creating a Apnori object. */public ApiioriQ {this.pass = 0;this.niiiisup = 4;this.dh = new DataHandler(n test.dat M); this.root = new Item(0);}*Construetur for creatmg a Apiiori object with parameters・**@param filename the name of the database file*@param niiiisup the minimal support tlueshold*@param outfile the name of the output file*/public Apiion(String filename, mt inuisup, Strmg outfile) { this.pass = 0;this.nuiisup = nrnisup;this.dh = new DataHandler(filenaiiie);this.root = new Item(0);try{if (!outfile.equals(,Mr)) {writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outfile)); } } catch (Exception e) {}}/***Construetur for creatmg a Apiiori object with parameters・*This one is used with other mining algoritlmis・**@param niiiisup the minimal support tlueshold*@param datahandler the handler for the database*/public Aprioii(int ininsup, DataHandler dataliaiidler) { this.pass = 0;this.nuiisup = nrnisup;this.dh = dataliandler;this.root = new Item(0);}*The worklioise method for the basic implementation of*the Apriori algoiitlun・*/public void fiiidFrequentSetsQ {boolean running = tme;mt candidates = 0, transactions= 0, pinned = 0, itenisets;wliile (running) {this.pass++;candidates = this.generateCandidates(this.root, new VectoiQ, 1); transactions = this. count SupponQ;pinned = this.piiineCandidates(this.root);itemsets = candidates - pinned;〃correct the candidate count on first pass for priiitiiigif (this.pass == 1)candidates = total;total += itenisets;if (itemsets <= this.pass && tliis.pass > 1) {running = false;}System.out.piiiitlii(H pass: n + tliis.pass +total: M + total +", candidates:" + candidates +pnmed: M + pruned);*Method for generatmg new candidates・*Copies the siblmgs of an item to its children.**©param item the item to wliich generated items are added*@param depth the deptli of recursion*@return the number of new candidates generated*/public mt generateCandidates(Item item. Vector current, mt depth) { Vector v = item.getChildren(); Item cluld = item;mt generated = 0;for (Enumeiation e = v.elements(); e.hasMoieElementsQ;) { cluld = (Item)e.nextElement();current.add(cluld);if (depth == this.pass-1) {generated += tliis.copySiblmgs(cluld. v, curient);} else {generated += this.generateCandidates(cluld, current, depth+1); }current.remove(cluld);}return generated;}*Method for copying the siblmgs of an Item to its children.*the item to which the siblmgs are copied the siblmgs to becopiedthe current itemset to be generated the number of siblmgscopied public mt copySiblmgs(Item item. Vector siblings，Vector cunent) {Enumeration e = siblmgs.elements();Item parent = item;Item sibling = new Item();iiit copied = 0;wliile (siblmg.getLabelQ < paient.getLabelQ && e.hasMoreElementsQ) { sibling = (Item)e.nextElementQ;}wliile (e.hasMoieElementsQ) {sibling = (Item)e.nextElementQ;current.add(siblmg);if (this.pass <= 2 || this.checkSubsets(cunent, this.ioot.getChildien(), 0、1)){ parent.addCluld(new Item(sibling.getLabel()));copied++;}current.remove(siblmg);return copied;}*@param item*@param siblings *@param current *©return*/}*Checks if the subsets of the itemset to be generated aie all fiequent. **@param current *@param children *@param niaik*@param depth *©return*/ the current itemset to be generatedthe children in the trie on this depththe mark in the current iteniset depth of recursion tme if the subsets are fiequent, else falsepublic boolean checkSubsets(Vector current, Vector cliildren, mt mark, int depth) { boolean ok = true;Item cluld;iiit index;iiit i = depth;if (cluldien == null) return false;wliile (ok && (maik <= i)) {uidex = children. indexOf(cuiTent. element At(i));if (index >= 0) {if (depth < tliis.pass-1) {cluld = (Item)children.elementAt(iiidex);ok = checkSubsets(cuirent, cliild.getChildienQ, i+1，depth+1); }} else {ok = false;}i-；}return ok;}/***Method for countmg the supports of the candidates*generated on tliis pass.**@return the number of transactions from wliich*the support was counted*/public mt countSupport() {iiit rowcount = 0;mt[] items;this.dh.open();for (items = this.dh.read(); items.length > 0; items = tliis.dh.readQ) { iowcount++;if (this.pass == 1) {this.root.mc Support。
数据挖掘安全实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。
然而，数据挖掘过程中涉及的大量个人信息和敏感数据，使得数据挖掘的安全和隐私问题日益突出。
为了提高数据挖掘的安全性，本实验针对数据挖掘过程中的安全风险进行了深入研究，并提出了相应的解决方案。
二、实验目的1. 分析数据挖掘过程中的安全风险；2. 设计数据挖掘安全实验方案；3. 验证实验方案的有效性；4. 提出提高数据挖掘安全性的建议。
三、实验方法1. 文献调研：通过查阅相关文献，了解数据挖掘安全领域的最新研究成果，为实验提供理论基础；2. 实验设计：根据文献调研结果，设计数据挖掘安全实验方案，包括实验环境、实验数据、实验方法等；3. 实验实施：在实验环境中，按照实验方案进行数据挖掘实验，并记录实验数据；4. 数据分析：对实验数据进行分析，评估实验方案的有效性；5. 结果总结：根据实验结果，提出提高数据挖掘安全性的建议。
四、实验内容1. 数据挖掘安全风险分析（1）数据泄露：数据挖掘过程中，未经授权的访问、篡改或泄露个人信息和敏感数据；（2）数据篡改：攻击者通过篡改数据，影响数据挖掘结果的准确性；（3）隐私侵犯：数据挖掘过程中，收集、存储、处理个人隐私信息时，可能侵犯个人隐私；（4）数据质量：数据挖掘过程中，数据质量低下可能导致挖掘结果不准确。
2. 数据挖掘安全实验方案（1）实验环境：搭建一个数据挖掘实验平台，包括数据源、数据挖掘工具、安全防护设备等；（2）实验数据：选取具有代表性的数据集，包括个人隐私信息、敏感数据等；（3）实验方法：采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，提高数据挖掘安全性。
3. 实验实施（1）数据加密：对实验数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；（2）访问控制：设置访问权限，限制未经授权的访问；（3）数据脱敏：对个人隐私信息进行脱敏处理，降低隐私泄露风险；（4）数据质量检查：对实验数据进行质量检查，确保数据挖掘结果的准确性。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析一、实验目的1. 了解典型聚类算法2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。
在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。
2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。
具体步骤如下：(1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心；(2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇；(3)再要求形成的簇的质心。
这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。
设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 21||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离）3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。
具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
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。
五、实验结果客户的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粗的数目，并找到一个初始聚类，然后用迭代重定位来改进该聚类。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告数据挖掘是一门涉及发现、提取和分析大量数据的技术和过程，它可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关系和趋势，对决策和预测具有重要的价值。
本文将介绍我在数据挖掘实验中的一些主要收获和心得体会。
实验一：数据预处理在数据挖掘的整个过程中，最重要的一环就是数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是为了提高数据的质量和可用性。
首先，我对所使用的数据集进行了初步的观察和探索。
发现数据集中存在着一些缺失值和异常值。
为此，我使用了一些常见的缺失值处理方法，如均值替代、中值替代和删除等。
对于异常值，我采用了离群值检测和修正等方法，使得数据在后续的分析过程中更加真实可信。
其次，我进行了数据集成的工作。
数据集合并是为了整合多个来源的数据，从而得到更全面和综合的信息。
在这个过程中，我需要考虑数据的一致性和冗余情况。
通过采用数据压缩和去重等技术，我成功地完成了数据集成的工作。
接着，我进行了数据转换的处理。
数据转换是为了将原始的数据转换成适合数据挖掘算法处理的形式。
在这个实验中，我采用了数据标准化和归一化等方法，使得不同属性之间具备了可比性和可计算性，从而便于后续的分析过程。
最后，我进行了数据规约的操作。
数据规约的目的在于减少数据的维数和复杂度，以提高数据挖掘的效果。
在这个阶段，我采用了主成分分析和属性筛选等方法，通过压缩数据集的维度和减少冗余属性，成功地简化了数据结构，提高了挖掘效率。
实验二：关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它用于发现数据集中项集之间的关联关系。
在这个实验中，我使用了Apriori算法来进行关联规则的挖掘。
首先，我对数据进行了预处理，包括数据清洗和转换。
然后，我选择了适当的最小支持度和最小置信度阈值，通过对数据集的扫描和频繁项集生成，找出了数据集中的频繁项集。
接着，我使用了关联规则挖掘算法，从频繁项集中挖掘出了具有一定置信度的关联规则。
在实验过程中，我发现挖掘出的关联规则具有一定的实用性和可行性。
数据仓库与数据挖掘实验报告3
开课实验室：经济管理基础实验室（一）2013年6月10日
学院
经济管理学院
年级、专业、班
信息管理101
姓名
张江平目
名称
数据仓库的数据挖掘
指导教师
黄传峰
教师评语
教师签名：
年月日
一、实验目的、内容、原理与环境
1、实验目的
通过本实验的学习，使学生掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）应用的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续关联规则知识的学习奠定基础。
经济管理基础实验室一2013学院经济管理学院年级专业班信息管理101姓名张江平成绩课程名称数据仓库与数据挖掘实验项目数据仓库的数据挖掘指导教师一实验目的内容原理与环境1实验目的通过本实验的学习使学生掌握在sqlserver2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类决策树应用的知识训练其把教材上的内容应用到实际中的技能为今后继续关联规则知识的学习奠定基础
2、实验内容
在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）的应用两个部分的内容。
3、实验原理、方法和手段
1.关联规则：项目与项集，关联规则的支持度与最小支持度，关联规则的可信度与最小可信度。
2.数据分类（决策树）：精确度，查全率和查准率，信息增益，信息增益比。
4、实验组织运行要求
根据本实验的特点、要求和具体条件，采用“以学生自主训练为主的开放模式组织教学”。
5、实验环境
SQL Server 2005示例数据仓库环境。
二、实验步骤
三、实验总结
数据仓库的数据挖掘在SQL Server 2005示例数据仓库环境下通过对关联规则的项目与项集，关联规则的支持度与最小支持度，关联规则的可信度与最小可信度；数据分类（决策树）的精确度，查全率和查准率，信息增益，信息增益比两个内容根据本实验的特点、要求和具体条件，采用“以学生自主训练为主的开放模式组织教学”。掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下关联规则和数据分类（决策树）应用的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续关联规则知识的学习奠定基础。
weka数据挖掘实验3报告
数据挖掘实验报告姓名：邢金雁学号：091070106专业：电子商务实验三一、实验名称：基于聚类分析的信息获取二、实验目的：通过一个已有的训练数据集，观察训练集中的实例，进行聚类信息获取，更好地理解和掌握聚类分析算法基本原理，建立相应的预测模型，然后对新的未知实例进行预测，预测的准确程度来衡量所建立模型的好坏。
三、实验要求1、熟悉Weka平台2、掌握聚类分析算法3、对数据进行预处理，利用Weka和不同参数设置进行聚类分析，对比结果，得出结论，对问题进行总结。
四、实验平台新西兰怀卡托大学研制的Weka系统实验方法和步骤过程1.首先对于原始数据做预处理，步骤同实验二2.用Weka打开bank-data.arff文件，进行相应设置后开始分析图1——K=6，seed=10的结果3.实验分析（1）K=6，seed=50：Within cluster sum of squared errors: 1576.5199261033185 （2）K=6，seed=95：Within cluster sum of squared errors: 1546.8697861466735 （3）K=6，seed=100：Within cluster sum of squarederrors:1555.6241507629218（4）K=6，seed=105：Within cluster sum of squarederrors:1529.4152722569527（5）K=6，seed=110：Within cluster sum of squarederrors:1584.8762574241377因此选择数值最小的seed=105图2——seed=105的“Cluster centroids”和“Clustered Instances”部分图3——可视化的聚类结果图4——保存的聚类结果文件实验问题解答1.在Weka中实现K均值聚类的数据预处理中：（1）为什么要将children属性变成分类型？答：因为K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验目的本次数据挖掘实验的主要目的是深入了解数据挖掘的基本概念和方法，并通过实际操作来探索数据中潜在的有价值信息。
二、实验环境本次实验使用了以下软件和工具：1、 Python 编程语言，及其相关的数据挖掘库，如 Pandas、NumPy、Scikitlearn 等。
2、 Jupyter Notebook 作为开发环境，方便进行代码编写和结果展示。
三、实验数据实验所使用的数据来源于一个公开的数据集，该数据集包含了关于_____的相关信息。
具体包括_____、＿____、＿____等多个字段，数据量约为_____条记录。
四、实验步骤1、数据预处理首先，对原始数据进行了清洗，处理了缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点和分布，采用了平均值、中位数或删除等方法进行处理。
对于异常值，通过箱线图等方法进行识别，并根据具体情况进行了修正或删除。
接着，对数据进行了标准化和归一化处理，使得不同特征之间具有可比性。
2、特征工程从原始数据中提取了有意义的特征。
例如，通过计算某些字段的均值、方差等统计量，以及构建新的特征组合，来增强数据的表达能力。
对特征进行了筛选和降维，使用了主成分分析（PCA）等方法，减少了特征的数量，同时保留了主要的信息。
3、模型选择与训练尝试了多种数据挖掘模型，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。
使用交叉验证等技术对模型进行了评估和调优，选择了性能最优的模型。
4、模型评估使用测试集对训练好的模型进行了评估，计算了准确率、召回率、F1 值等指标，以评估模型的性能。
五、实验结果与分析1、不同模型的性能比较决策树模型在准确率上表现较好，但在处理复杂数据时容易出现过拟合现象。
随机森林模型在稳定性和泛化能力方面表现出色，准确率和召回率都比较高。
SVM 模型对于线性可分的数据表现良好，但对于非线性数据的处理能力相对较弱。
2、特征工程的影响经过合理的特征工程处理，模型的性能得到了显著提升，表明有效的特征提取和选择对于数据挖掘任务至关重要。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本实验旨在使用WEKA数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘，探索其中的隐藏规律和关联关系，为决策提供科学依据。
二、实验过程1.数据集选择2.数据预处理首先，对数据集进行了探索性数据分析，了解数据的特征和分布情况。
随后，针对缺失数据和异常值进行了处理操作，采用了替换和删除的策略，以保证数据的质量和准确性。
3.特征选择使用WEKA提供的属性选择过程，对数据集中的特征进行了选择。
通过比较不同的特征选择算法（如信息增益、卡方检验、相关系数等），选取了最优的特征子集用于后续的建模。
4.分类建模为了预测年收入水平，我们选择了几个常用的分类算法进行建模和评估。
包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林和支持向量机等。
对于每一种算法，我们使用了10折交叉验证的方式进行模型的训练和测试，并记录了准确率、召回率和F1值等指标作为评估结果。
5.结果分析通过比较不同算法的评估结果，我们发现随机森林算法在该数据集上的表现最好，准确率达到了80％以上。
决策树和朴素贝叶斯算法也有不错的表现，分别达到了75％和70％的准确率。
而支持向量机算法的准确率相对较低，仅为60％左右。
三、实验总结通过本次实验，我们学习并掌握了使用WEKA工具进行数据挖掘的基本操作和流程。
通过数据预处理、特征选择和分类建模等步骤，我们成功地对给定的数据集进行了分析和挖掘，并得到了有意义的结果。
但是需要注意的是，数据挖掘并非一种万能的解决方案，其结果也往往受到多个因素的影响。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法和方法，并对结果进行合理的解释和评估。
综上所述，本次实验为我们提供了一个良好的实践机会，帮助我们理解和掌握数据挖掘的基本理论和技术，为今后的科学研究和决策提供了有力的支持。
数据挖掘实验报告
机器学习与数据挖掘实验报告一、第一部分: 实验综述二、实验工具介绍三、WEKA是新西兰怀卡托大学开发的开源项目, 全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。
WEKA是由JAVA编写的, 它的源代码可通过/ml/weka/得到, 是一款免费的, 非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台, 集合了大量能承担数据挖掘任务的学习算法, 包括对数据进行预处理, 分类, 回归, 聚类, 关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题, WEKA的出现使得数据挖掘无需编程即可轻松搞定。
四、实验环境搭建在PC机上面安装java运行环境即JDK环境, 然后安装WEKA。
三、实验目的（1）探索数据集大小与C4.5模型的精度之间的关系。
（2）探索属性的个数对数据集大小与C4.5模型精度之间关系的影响。
四、实验理论依据测试分类模型精度的方法依据如下表所示。
Accuracy=(a+d)/(a+b+c+d)五、实验思路（1）为探索数据集大小与C4.5模型精度之间的关系, 采用实例数据集的训练集进行测试。
对数据集进行多次筛选采样, 通过移除不同百分比的数据实例形成大小的训练集（wake设置为Filter.filters.unsupervised.instance.RemovePercentage）, 在分类测试中采用use training set 方法进行测试, 并记录测试模型的精度, 在实验过程中不改变属性值得个数。
换用不同的数据集, 重复该实验过程, 并记录实验结果, 最后进行实验分析总结得出实验结论。
（2）为探索属性的个数对数据集大小与C4.5模型精度之间关系的影响, 使用一个数据集, 采用一个带筛选器的分类器。
对该数据集的属性进行随机抽样筛选, 并对处理后的训练集进行测试, 采用Cross-validation方法, 并记录测试结果。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的、有价值的信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术越来越受到重视，被广泛应用于商业、科研、医疗等领域。
本次实验旨在通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和挖掘，从中发现有用的信息并进行分析。
二、实验目的。
本次实验的目的是通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和挖掘，包括数据的预处理、特征选择、模型建立等步骤，最终得出有用的信息并进行分析。
三、实验内容。
1. 数据预处理。
在本次实验中，首先对给定的数据集进行数据预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，包括数据清洗、数据变换、数据规约等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量，为后续的分析和挖掘奠定基础。
2. 特征选择。
在数据挖掘过程中，特征选择是非常关键的一步。
通过特征选择，可以筛选出对挖掘目标有用的特征，减少数据维度，提高挖掘效率。
本次实验将对数据集进行特征选择，并分析选取的特征对挖掘结果的影响。
3. 模型建立。
在数据挖掘过程中，模型的建立是非常重要的一步。
通过建立合适的模型，可以更好地挖掘数据中的信息。
本次实验将尝试不同的数据挖掘模型，比较它们的效果，并选取最优的模型进行进一步分析。
4. 数据挖掘分析。
最终，本次实验将对挖掘得到的信息进行分析，包括数据的趋势、规律、异常等。
通过数据挖掘分析，可以为实际问题的决策提供有力的支持。
四、实验结果。
经过数据预处理、特征选择、模型建立和数据挖掘分析，我们得到了如下实验结果：1. 数据预处理的结果表明，经过数据清洗和变换后，数据质量得到了显著提高，为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择的结果表明，选取的特征对挖掘结果有着重要的影响，不同的特征组合会对挖掘效果产生不同的影响。
3. 模型建立的结果表明，经过比较和分析，我们选取了最优的数据挖掘模型，并对数据集进行了进一步的挖掘。
4. 数据挖掘分析的结果表明，我们发现了数据中的一些有意义的趋势和规律，这些信息对实际问题的决策具有重要的参考价值。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景随着信息技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的研究课题。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式和知识的技术，已经在众多领域得到了广泛的应用，如市场营销、金融风险预测、医疗诊断等。
本次实验旨在通过对实际数据的挖掘和分析，深入理解数据挖掘的基本流程和方法，并探索其在解决实际问题中的应用。
二、实验目的1、熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据探索、模型选择与训练、模型评估等。
2、掌握常见的数据挖掘算法，如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等，并能够根据实际问题选择合适的算法。
3、通过实际数据的挖掘实验，提高对数据的分析和处理能力，培养解决实际问题的思维和方法。
三、实验数据本次实验使用了一份关于客户消费行为的数据集，包含了客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、消费记录（如购买的商品类别、购买金额、购买时间等）以及客户的满意度评价等。
数据总量为 10000 条，数据格式为 CSV 格式。
四、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 37主要库：Pandas、NumPy、Scikitlearn、Matplotlib 等五、实验步骤1、数据预处理数据清洗：首先，对数据进行清洗，处理缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点，采用了均值填充、中位数填充等方法进行处理；对于异常值，通过数据可视化和统计分析的方法进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
数据转换：将数据中的分类变量进行编码，如将性别（男、女）转换为 0、1 编码，将职业（教师、医生、工程师等）转换为独热编码。
数据标准化：对数据进行标准化处理，使得不同特征之间具有可比性，采用了 Zscore 标准化方法。
2、数据探索数据可视化：通过绘制柱状图、箱线图、散点图等，对数据的分布、特征之间的关系进行可视化分析，以便更好地理解数据。
统计分析：计算数据的均值、中位数、标准差、相关系数等统计量，对数据的基本特征进行分析。
医学数据挖掘实验报告(3篇)
第1篇一、引言随着医疗信息技术的飞速发展，医学数据量呈爆炸式增长。
这些数据中蕴含着丰富的医疗知识，对于疾病诊断、治疗和预防具有重要意义。
数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息的技术，在医学领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过数据挖掘技术，探索医学数据中的潜在规律，为临床诊断和治疗提供有力支持。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Scikit-learn、Pandas、NumPy三、实验准备1. 数据收集：从医院信息系统、医学数据库等渠道收集了包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等在内的医学数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，确保数据质量。
3. 数据库构建：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
四、实验内容本实验主要围绕以下三个方面展开：1. 疾病预测- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用支持向量机（SVM）进行疾病预测。
- 实验结果：通过交叉验证，SVM模型的预测准确率达到85%。
2. 药物敏感性分析- 数据描述：选取某医院近三年内的肿瘤患者病历数据，包括患者基本信息、病史、治疗方案、药物使用情况等。
- 模型选择：采用随机森林（Random Forest）进行药物敏感性分析。
- 实验结果：通过交叉验证，随机森林模型的预测准确率达到80%。
3. 疾病关联分析- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用关联规则挖掘算法（Apriori）进行疾病关联分析。
- 实验结果：挖掘出多种疾病之间的关联关系，如高血压与心脏病、糖尿病与肾病等。
五、实验步骤1. 数据预处理：对收集到的医学数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作。
2. 数据导入：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
数据挖掘实验报告3
四、实验过程与分析
本次实验通过运用SQL Server2000建立数据仓库，进行在线分析处理，学会建立数据挖掘的方法和步骤。创建一个数据挖掘模型以利பைடு நூலகம்销售数据，并使用“Microsoft决策树算法”在客户群中找出会员卡选择模式。通过对关系数据库和多维数据集中的数据进行数据挖掘。学会在海量数据中快速获得有用信息。
五、实验总结
在老师和同学的帮助下，通过这次实验，我掌握了使用SQL Server进行数据挖掘技术，并由此学会了利用一些挖掘工具来对大量数据进行挖掘。可以在短时间内获得自己所需要的数据。加快数据查找速度。为以后更深入学习SQLserver打下来坚实的基础。
（3）单击第一个客户类别“Cluster”。通过特性窗格可以查看该类客户的统计特性。特性窗格中包括一个下拉表和一个窗格。下拉表用于选择特定的客户类别的统计特征，网格显示当前类别基于该统特征的各个分布比率。
（4）再在“节点特性集”框中，选择“Customer Lname.Yearly Income”。网格中的分布显示0%的客户年收入在1万~3万美元范围之内；41.62%的客户收入在3万~5万美元范围之内；24.01%的客户收入在5万~7万美元范围之内。结果显示该聚集的65%以上的客户在中等收入范围之内。
创建数据挖掘模型——客户决策树
（1）在Analysis Manager树视图中，展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后选择“新建挖掘模型”命令，打开挖掘模型向导。在“选择数据挖掘技术”步骤中的“技术”框中选择“Microsoft”决策树
数据挖掘实验三报告
实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘实验步骤1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。
要求：描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果Apriori 算法：1、发现频繁项集，过程为（1）扫描（2）计数（3）比较（4）产生频繁项集（5）连接、剪枝，产生候选项集（6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集2、产生关联规则（1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集；（2）对于L的每个非空子集S，如果P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值)则输出规则“S=>L-S”Weka 中有关Apriori 的参数：1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。
2. classindex 类属性索引。
如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。
3.delta 以此数值为迭代递减单位。
不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。
5. metricType 度量类型。
设置对规则进行排序的度量依据。
可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。
在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是：a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。
这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切c)Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B没有发生）Conviction也是用来衡量A和B 的独立性。
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告篇一：数据挖掘实习报告通过半年的实习，我在这里得到了一次较全面的、系统的锻炼，也学到了许多书本上所学不到的知识和技能。
以下是我这次的实习鉴定。
经历了实习，对社会也有了基本的实践，让我学到了书本以外的知识，实习期间，我努力尽量做到理论与实践相结合，在实习期间能够遵守工作纪律，不迟到、早退，认真完成领导交办的工作。
在实习鉴定中，我参与了整个数据分析工作，从数据获取到数据清洗、数据报表的制定到模型的建立以及模型监控等等，让我充分学习了数据分析岗位的实际操作。
在实习初期，项目经理安排了我参与数据获取的相关工作，主要是编写SQL代码在linux上用Perl语言调用获取数据。
起初觉得自己对SQL语言了解较多，以为这份工作非常简单。
但实际操作起来才知道，在数据量达到几百兆甚至上GB级别的时候，所学的SQL根本解决不了问题。
经向项目经理学习，这才知道了如何使用分层次操作等速度较快的SQL技巧。
通过这两个月的实习充分认识到所学知识远远不够。
完成数据获取阶段之后，项目经理开始安排数据清洗以及数据报表制定的相关工作。
接到这份工作之初，对数据清洗并没有太多的认识，以为很多都是按照《数据挖掘》教材中步骤进行就可以的。
但经过项目经理指导之后才知道数据清洗之前首先要对项目业务进行一定的了解，只有清晰了业务数据的来源、数据的实际意义才知道哪些数据可以称为极端值，哪些数据又是不正常的，制定报告或者交给模型分析师时需要去除的等等。
同时，在制定数据报表的同时学习了很多excel函数的使用，透视表的使用，PPT报告的书写等等。
在实习的后三个月，开始接触了模型的分析与监控。
在学习《机器学习》以及《数据挖掘》书本时，总会想到各种各样的分类模型，也总会认为模型准确率高的模型才会是好模型。
在运用统计模型之前，项目经理首先向实习生介绍了目前挖掘部门常用的分类模型以及具体的一些使用方法。
其中逻辑回归模型、决策树模型是常用的分类模型，回归分析和时间序列模型是常用的预测模型，这与平日所学基本一致。
数据挖掘实验报告总结
数据挖掘实验报告总结在前段时间的实验课上，学习了一门课程，叫数据挖掘。
这次实验主要分析了数据挖掘中的特征选取技术和主题模型方法，学习的过程中，对这两个知识点有了进一步的理解，而且也增加了自己在这方面的经验。
一、实验名称：特征选择二、实验内容：（一）概述：本实验从实际应用出发，给出特征选择方法的应用实例，通过数据挖掘来识别特定人群，在数据挖掘过程中，我们将数据特征选择作为一个重要环节。
特征选择主要包括对分类特征空间以及特征权重的确定，而决定特征权重的一个重要因素就是样本数据中的特征之间的相似性。
实验目的是为了提高特征选择效率，本实验通过一组真实的数据，让我们对不同的特征分别做相关性分析，从而得到样本中最重要的特征。
1、特征：给定的实验数据总共包含1000个样本，数据按照各种特征标准被分成10个特征空间，即共有10个不同的特征空间，由于一般情况下，其中5-6个特征在特征空间的划分上会比较接近，因此将它们定义为一个特征空间，剩余的另外3个特征空间可以视为一个特征空间。
2、方法：本实验主要采用KMS方法，即基于信息熵的特征选择方法。
它能够从多个特征中选择一个最合适的特征，它也被称为聚类特征选择。
KMS方法是特征选择方法中使用最广泛的方法，这是因为它与具体的应用场景相关，在实际应用过程中，要考虑多个条件的限制，从而得到最好的结果。
KMS方法主要分为两个阶段，第一个阶段是信息熵（ K）值计算。
K值反映出在所有的特征中哪个特征排序最靠前，它表示数据特征的相似度，所以一般情况下K值小的特征更受青睐。
第二阶段是聚类，聚类是一种更细致的过程，在计算K 值后，再将数据空间划分为相应的类别，每个类别又可以看作一个聚类。
3、考虑到一个样本数据量很大，所以整个过程用了一个小时，而且完全不需要人工干预，这样一来，大大减少了实验过程中的人力和时间的消耗。
整个实验过程中，所有的特征都经过信息熵的计算，不管是初始特征还是特征权重，都被赋予一个信息熵值。
数据挖掘_实习报告
一、实习背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各行各业提高竞争力的重要手段。
为了更好地了解数据挖掘的实际应用，提高自己的专业技能，我于今年暑假在XX科技有限公司进行了为期一个月的数据挖掘实习。
二、实习内容1. 数据采集与处理在实习期间，我参与了公司某项目的数据采集与处理工作。
首先，我学习了如何从多个数据源获取数据，包括数据库、文本文件、网络爬虫等。
然后，我运用Python、Java等编程语言对采集到的原始数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，为后续的数据挖掘分析打下基础。
2. 特征工程在数据预处理完成后，我进行了特征工程，包括特征提取、特征选择和特征组合。
通过分析业务需求，我设计了一系列针对目标变量的特征，并运用特征选择方法筛选出对预测结果影响较大的特征。
3. 模型训练与评估在特征工程完成后，我选择了多种数据挖掘算法进行模型训练，包括决策树、随机森林、支持向量机等。
针对不同的算法，我进行了参数调优，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。
4. 模型优化与应用在初步得到模型后，我对模型进行了优化，以提高预测精度。
同时，我将模型应用于实际业务场景，为公司的决策提供数据支持。
三、实习收获1. 理论与实践相结合通过本次实习，我将所学数据挖掘理论知识与实际项目相结合，加深了对数据挖掘流程、算法和应用场景的理解。
2. 提高编程能力在实习过程中，我熟练掌握了Python、Java等编程语言，并学会了如何运用这些工具进行数据挖掘和模型训练。
3. 增强团队协作能力在项目实施过程中，我与其他团队成员紧密合作，共同解决问题。
这使我认识到团队协作在数据挖掘项目中的重要性。
4. 拓展知识面实习期间，我了解了不同行业的数据挖掘应用案例，拓展了自己的知识面。
四、实习总结本次数据挖掘实习让我受益匪浅，不仅提高了自己的专业技能，还培养了团队协作和解决问题的能力。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断充实自己，为我国数据挖掘事业贡献自己的力量。
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实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘
实验步骤
1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。
要求：
描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果
Apriori 算法：
1、发现频繁项集，过程为
（1）扫描
（2）计数
（3）比较
（4）产生频繁项集
（5）连接、剪枝，产生候选项集
（6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集
2、产生关联规则
（1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集；
（2）对于L的每个非空子集S，如果
P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值)
则输出规则“S=>L-S”
Weka 中有关Apriori 的参数：
1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。
2. classindex 类属性索引。
如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。
3.delta 以此数值为迭代递减单位。
不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。
5. metricType 度量类型。
设置对规则进行排序的度量依据。
可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。
在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是：
a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。
这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.
b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)
Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切
c)Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B没有发生）Conviction也是用来衡量A和B 的独立性。
从它和lift的关系（对B取反，代入Lift公式后求倒数）可以看出，这个值越大,
A、B越关联。
6.minMtric 度量的最小值。
7.numRules 要发现的规则数。
8.outputItemSets 如果设置为真，会在结果中输出项集。
9. removeAllMissingCols 移除全部为缺省值的列。
10. significanceLevel 重要程度。
重要性测试（仅用于置信度）。
11.upperBoundMinSupport 最小支持度上界。
从这个值开始迭代减小最小支持度。
12.verbose 如果设置为真，则算法会以冗余模式运行。
对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘的结果：
由输出：共进行16轮搜索，生成11个频繁1项集，21个频繁2项集，6个频繁3项集；产生10条（设置的）关联规则；
如第一条规则，tear-prod-rate=reduced ==>contact-lenses=none 的置信度为1，即在
tear-prod-rate=reduced 的条件下，contact-lenses=none的概率为1；
2.根据CarInfo.txt 和CarInfo Description.txt 两个文件将CarInfo.txt 转换成CarInfo.arff 文件，并进行Apriori 关联规则挖掘。
要求同1
将txt文件数据复制到excel中并保存为CSV格式，在weka中打开CSV文件，并保存为arff文件即可。
其他同1；
3.解释FPGrowth 算法；解释Weka 中关于FPGrowth 算法的参数；比较FPGrowth 和Apriori 算法的区别
FPGrowth 算法：
1、构造项头表：扫描数据库一遍，得到频繁项的集合F和每个频繁项的支持度。
把F按支持度递降排序，记为L。
2、构造原始FPTree：把数据库中每个事物的频繁项按照L中的顺序进行重排。
并按照重排之后的顺序把每个事物的每个频繁项插入以null为根的FPTree中。
如果插入时频繁项节点已经存在了，则把该频繁项节点支持度加1；如果该节点不存在，则创建支持度为1的节点，并把该节点链接到项头表中。
3、对FP树挖掘：
由长度为1的叶子节点开始，构造它的条件模式基，然后构造它的条件FP树，并递归的在该树上进行挖掘，模式增长通过后缀模式与条件FP树昌盛的频繁模式连接实现。
FPGrowth 算法的参数：
1.delta：以此数值为迭代递减单位。
不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。
2.findAllRulesForSupportLevel:查找满足最小支持下限和最小度量约束的所有规则。
打开此模式将禁用迭代支持减少过程，以查找指定数量的规则。
3.lowerBoundMinSupport:最小支持度下界
4.maxNumberOfItems:频繁项集中最多项的个数
5.metricType:度量类型。
设置对规则进行排序的度量依据。
可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。
6.在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是：
a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。
这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.
b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)
Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切
c)Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B没有发生）Conviction也是用来衡量A和B 的独立性。
从它和lift的关系（对B取反，代入Lift公式后求倒数）可以看出，这个值越大,
A、B越关联。
7.minMetric:最小度量
8.numRulesToFind:要发现的规则数
9.positiveIndex:设置要被视为正索引的二进制值属性的索引。
对稀疏数据没有影响（在这种情况下，第一个索引（即非零值）总是被视为正值。
对一元值属性没有影响（即当使用Weka Apriori样式格式用于市场篮子数据时，使用缺少值“？”表示项目不存在。
10.rulesMustContain:打印出只包含这些项的规则
11.transactionsMustContain:将FPGrowth的输入限制为包含这些项的事务（实例）。
提供一个逗号分隔的属性名称列表。
12.upperBoundMinSupport:最小支持度上界
eORForMustContainList:对规则使用OR而不是AND必须包含列表。
FPGrowth 和Apriori 算法的区别：
FP-growth算法比Apriori算法快一个数量级，在空间复杂度方面也比Apriori也有数量级级别的优化。
但是对于海量数据，FP-growth的时空复杂度仍然很高，可以采用的改进方法包括数据库划分，数据采样等等。