大学 数据挖掘课程 实验三
数据挖掘实验指导书
《数据仓库与数据挖掘》实验指导书主编张磊审校2012-1-11目录实验报告模板 (1)实验一、SSIS教程1-3课 (3)实验二、SSAS教程1-3课 (5)实验三、数据挖掘教程 (10)实验报告模板见下页。
青岛大学实验报告年月日姓名系年级组别同组者科目题目仪器编号[注：下面空白处明确实验目的、内容和要求，简要概括实验过程，适量拷屏部分关键界面放到实验报告中，评价最终结果是否正确，记录实验过程遇到的问题及解决结果，简单总结心得体会。
必要时加页，每个实验报告1-3页篇幅为宜。
]实验一、SSIS教程1-3课实验目的：采用SQL Server 2005的Integration Service，熟悉ETL工具的功能和使用方法实验内容：结合教材的ETL知识，打开SQL Server 2005的SSIS教程，按教程步骤完成1-3课，4学时，其中第1课2学时，第2、3课2学时。
实验要求：每次实验课结束前5分钟关闭SQL Server Business Intelligence Development Studio和SQL Server Management Studio，将项目文件夹拷贝到U盘或压缩后发到自己邮箱保存起来，以便下次实验课可以继续往下做或最后上交。
每次实验课开始时先使用SQL Server Configuration Manager启动必需的SQL Server 服务。
按时完成实验内容，整理实验报告。
实验说明：注意SQL Server 2005与SQL Server 2000的差异，如“框架”，访问表时必须使用框架名来限定，如SalesOrders.Employee；注意因中文教程是由英文教程翻译而来，所以有些地方出现名称翻译不足（即软件界面上是中文而教程中是英文）或过翻译（即软件界面上是英文而教程中是中文），因为大家懂英文所以这点应该不成问题；注意因为我们安装的SQL Server不是采用默认实例名（而是DWDM），而教程中假设的是采用默认实例名，所以有些地方的配置受到影响，需要进行更改；注意解决方案、项目和项的区别：解决方案可以包含多个项目；每个项目包含一个或多个项；按下图打开SSIS教程，做的过程中，注意以下问题：（1）创建的项目放到一个方便找到的自定义文件夹中以便每次下课时可以拷贝带走（2）第1课的“添加和配置平面文件连接管理器”步骤中的“重新映射列数据类型”部分，将【但现在，请不要进行任何更改，单击“取消”返回“平面文件连接管理器编辑器”对话框的“高级”窗格，查看建议的列数据类型。
数据挖掘实验(实验三-七)
实验三关联规则1. 实验目标•使用SSAS进行关联规则挖掘实验2. 实验要求（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；（3）完成实验报告。
3. 实验内容生成市场篮方案。
Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。
在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。
这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。
通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。
4. 实验步骤(1) 创建市场篮挖掘模型结构1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。
此时，系统将打开数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。
4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术?”下，选中“Microsoft 关联规则”，再单击“下一步”。
“选择数据源视图”页随即显示。
默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。
5.单击“下一步”。
6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。
如下图所示视图的内容显示7.如下图设置输入输出列或多维如下8.“指定定型数据”页上，LineNumber旁边的“键”和ordernumber设为键。
9.选中Model列旁边的“输入”和“可预测”复选框。
单击“下一步”。
10.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“下一步”。
数据仓库与数据挖掘-实验三决策树算法实验报告范文3
实验三决策树算法实验一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。
二、实验原理: 决策树学习和分类.三、实验条件：四、实验内容：1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。
2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。
五、实验步骤：1、验证性实验：（1）算法伪代码算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。
输出一棵决策树。
（1）创建节点N；（2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then（5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N；（8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ；（9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支；（10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv为空then（12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记；（13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。
（2）实验数据预处理Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。
Sex：FEMAL----“1”；MALE----“2”Region：INNER CITY----“1”；TOWN----“2”； RURAL----“3”； SUBURBAN----“4” Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3” Married Children Car MortgagePep：以上五个条件，若为“是”标记为“1”，若为“否”标记为“2”。
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。
数据仓库与数据挖掘实验三(数据挖掘)
一、实验内容和目的目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。
内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows 7数据库平台：SQL Server 2008 SP2三、实验原理知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
KDD过程定义为：KDD是从数据集中识别出有效出、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。
KDD过程可以概括为3部分：数据准备（data preparation），数据挖掘及结果的解释和评估（interpretation & evaluation）。
数据挖掘的对象主要是关系数据库和数据仓库，这是典型的结构化数据。
随着技术的发展，数据挖掘对象逐步扩大到半结构化或非结构化数据，这主要是文本数据、图像与视频数据以及Web数据等。
数据挖掘任务有6项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。
数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成了数据挖掘方法和技术。
数据挖掘方法和技术可以分为6大类：1．归纳学习的信息论方法：ID3等方法（决策树方法）、IBLE方法（决策规则树方法）2．归纳学习的集合论方法：粗糙集（rough set）方法、关联规则挖掘、覆盖正例排斥反例方法、概念树方法。
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。
数据挖掘实验三汇总
实验三设计并构造AdventureWorks数据仓库实例【实验要求】在SQL Server 平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP和数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。
【实验内容】步骤1：需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求；步骤2：根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界；步骤3：设计并构造逻辑模型；步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，，建立OLAP和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。
【实验平台】Win7操作系统，SQL Server 2005【实验过程】一、创建Analysis Services 项目1.打开Business Intelligence Development Studio。
2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。
3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。
4.在“名称”框中，将新项目命名为AdventureWorks。
5. 单击“确定”。
二、创建数据库和数据源1.运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 。
(1)运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi(2)用SQL Server Management Studio附加数据库AdventureWorks_Data.mdf2.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。
3.在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。
4.在“选择如何定义连接”页上，单击“新建”向Adventure Works 数据库中添加连接。
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准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘
数据挖掘实验报告数据准备+关联规则挖掘+分类知识挖掘数据挖掘实验报告班级学号姓名课程数据挖掘实验名称实验⼀：数据准备实验类型实验⽬的：（1）掌握利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件的⽅法；（2）掌握将EXCEL表格⽂件转换为ARFF⽂件的⽅法；（3）掌握数据的预处理⽅法。
实验要求：（1）将下列表格中的数据利⽤⽂本编辑软件⽣成ARFF⽂件：姓名出⽣⽇期性别婚否⼯资职业信⽤等级黄⼤伟1970.05.08 男3580 教师优秀李明1964.11.03 男是4850 公务员优秀张明明1975.03.12 ⼥是职员优秀覃明勇1981.07.11 男是2980 职员良好黄燕玲1986.05.08 ⼥否2560 ⼯⼈⼀般表中没有填上的数据为缺失数据。
请列出你编辑ARFF⽂件并在WEKA中打开该⽂件。
（2）将EXCEL表格⽂件“bankdata.xls”转换为ARFF⽂件的⽅法,并将它另存为ARFF⽂件“bankdata.arff”, 在WEKA中打开该⽂件，写出操作过程。
（3）数值属性的离散化：在WEKA中打开ARFF⽂件“bankdata.arff”，对属性“age”和“income”分别按等宽分箱和等深分箱进⾏离散化为三个箱。
给出分箱的结果。
实验结果：(1) @relation book1@attribute 姓名{黄⼤伟,'李明',张明明,覃明勇,黄燕玲}@attribute 出⽣⽇期{1970.05.08,1964.11.03,1975.03.12,1981.07.11,1986.05.08}@attribute 性别{男,⼥}@attribute 婚否{是,否}@attribute ⼯资numeric@data黄⼤伟,1970.05.08,男,?,3580李',1964.11.03,男,是,4850张明明,1975.03.12,⼥,是,?覃明勇,1981.07.11,男,是,2980黄燕玲,1986.05.08,⼥,否,2560（2）先把bankdata.xls转化为CSV⽂件格式得到bankdata.csv,再在WEKA中打开，再另存为ARFF格式，就可以得到bankdata.arff。
数据仓库与数据挖掘实验三-数据挖掘
数据仓库与数据挖掘实验实验3、创建和使用数据挖掘模型。
■创建和使用数据挖掘模型。
使用Microsof决策树数据挖掘技术，创建揭示客户模式的数据挖掘模型。
◆创建和使用数据挖掘模型——客户决策树。
◆为共享维度Customer 的 Lname 添加四个成员◇开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager→展开“共享维度”→右击“Customer”→编辑（E）◇单击“编辑（E）”◇展开“Lname”→右击“成员属性”◇单击“新建成员属性（M）…”◇选择“Gender”→单击“确定”◇重复上述操作，分别选择“Marital status”、“Education”、“Yearly Income”和“Member card”，添加后的界面如下：◇选择“工具（T）”（注意：此处必须处理）◇单击“处理维度（P）…”（注意：此处必须处理）◇单击“是（Y）”◇选择“重建维度结构(R)”→单击“确定”◇单击“关闭（C）”◇单击关闭按钮“×”，关闭“多维数据集编辑器”。
◆创建和使用数据挖掘模型——客户决策树。
开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager→右击多维数据集（本例：右击“Sales”）→新建挖掘模型（M）◆在“技术”下方选择“Microsoft 决策树”→单击“下一步”◆在“维度”下方选择“Customer”→在“维度”下方选择“Lname”→单击“下一步”◆选择“事例级别的成员属性（D）”→在“成员属性（B）”下方选择“Member Card”◆单击“下一步”◆滚动到“Customer”维度◆清除“Country”、“State Province”和“City”◆单击“下一步”◆在“维度名称（D）”的右侧，输入：Customer Patterns →在“虚拟多维数据集名称（V）”的右侧，输入：Trained Cube◆单击“下一步”◆在“模型名称（M）”的右侧，输入： Customer Patterns Discovery◆选择“保存并开始处理（S）”→单击“完成”◆单击“关闭（C）”◆单击关闭按钮“×”，关闭“OLAP挖掘模型编辑器”◆使用数据挖掘模型——浏览和编辑客户决策树。
3,4-数据挖掘实验指导书
数据挖掘实验3——分类实验步骤：主要步骤：数据选择——〉数据挖掘——〉结果评价——〉应用模型预测——〉结果输出例1分类挖掘在贷款审批中的应用1、打开I-Miner软件（开始——程序——Insightful Miner，选择“创建新工作簿”——按“确定”；2、数据选择：按住“读Excel文件”图标（“数据读入”——“读Excel文件”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中；然后进行如下属性设置：（右击“读Excel文件”图标，打开“属性”编辑框）1）通过“浏览”按钮选中待挖掘的数据（从FTP上下载的“Credit Screening”Excel文件）；2）选择工作簿为“Credit Screening”；3）设置缺省列类型为“Category”；4）点击“更新预览”按钮，查看是否能够读取出数据。
再后运行“读Excel文件”图标（右击“读Excel文件”图标，选择“运行至此”）。
3、创建分类模型：按住“分类型决策树”图标（“模型”——“分类型模型”——“分类型决策树”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中，并将其与“读取Excel文件”连接起来；然后进行如下属性设置：（右击“分类型决策树”图标，打开“属性”编辑框）1）选择分类的目标属性：本实验中设置“因变量列”为列“Granted”；2）选择决策属性：本实验中将所剩下的“可用列”设置为“自变量列”；3）其他属性采用默认设置；再后运行“分类型决策树”图标（右击“分类型决策树”图标，选择“运行至此”）。
4）查看决策树：右击“分类型决策树”图标，选择“查看器”，就可以看到刚才创建的决策树模型。
5、应用模型预测：按住“预测”图标（“模型”——“预测方法”——“预测”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中，并将其与“分类型决策树”连接起来；同时将其与一待预测的数据文件（可将预测的数据保存至Excel文件，如predict.xls，然后按步骤2所示方法进行设置）连接起来。
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。
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘实验三是数据科学领域中重要的一部分。
通过实验三，我们可以深入了解数据仓库的概念、原理和应用，以及数据挖掘的基本技术和方法。
本文将按照一、二、三、四、五的顺序，分别介绍数据仓库和数据挖掘实验三的五个部分。
一、数据仓库的概念和原理1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它的特点包括：面向主题，集成性，时间一致性，非易失性，以及冗余度低等。
1.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括：数据源层、数据清洗层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
其中，数据源层负责获取数据，数据清洗层负责清洗和预处理数据，数据集成层负责将数据整合到数据仓库中，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责将数据以可视化的方式展示给用户。
1.3 数据仓库的应用数据仓库在企业管理决策、市场分析、客户关系管理、风险管理等方面有着广泛的应用。
通过数据仓库，企业可以更好地理解市场趋势，优化产品策略，提高竞争力。
二、数据挖掘的基本技术和方法2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的目标包括：分类和预测、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的基本技术数据挖掘的基本技术包括：数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建和模型评估等。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
特征选择和特征提取是为了从原始数据中选择出最有用的特征。
模型构建是建立数学模型来描述数据，模型评估是评估模型的准确度和可靠性。
2.3 数据挖掘的应用数据挖掘在市场营销、金融风险评估、医疗诊断、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
通过数据挖掘，企业可以发现潜在客户、预测市场需求，金融机构可以评估借贷风险，医疗机构可以辅助诊断疾病。
三、数据仓库实验的步骤和方法3.1 实验环境的搭建在进行数据仓库实验之前，需要搭建合适的实验环境。
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大重要概念。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式、规律和知识，为决策提供支持。
在本次实验中，我们将探讨数据仓库与数据挖掘的关系，以及它们在实际应用中的重要性。
一、数据仓库的概念与特点1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 数据仓库的特点：- 面向主题：数据仓库关注于特定主题或领域，如销售、市场等。
- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，保证数据的一致性。
- 时间变化性：数据仓库存储历史数据，可以进行时间序列分析。
- 非易失性：数据仓库的数据不易丢失，保证数据的完整性和持久性。
1.3 数据仓库的作用：- 支持决策：数据仓库提供决策者所需的数据，帮助其做出正确的决策。
- 数据分析：数据仓库可以进行数据分析，发现数据之间的关联和趋势。
- 业务规划：数据仓库可以帮助企业进行业务规划，提高竞争力。
二、数据挖掘的概念与方法2.1 数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量数据中发现未知的、潜在有用的信息和知识的过程。
2.2 数据挖掘的方法：- 分类：将数据分为不同类别，如决策树、支持向量机等。
- 聚类：将数据分为不同的簇，发现数据的分布规律。
- 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系，如购物篮分析。
2.3 数据挖掘的应用：- 市场营销：通过数据挖掘分析客户行为，制定精准的营销策略。
- 风险管理：通过数据挖掘分析风险因素，预测可能的风险事件。
- 医疗保健：通过数据挖掘分析病例数据，辅助医生做出诊断和治疗方案。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系：数据仓库提供数据挖掘所需的数据源，为数据挖掘提供支持。
3.2 数据仓库与数据挖掘的区别：- 数据仓库是数据的存储和管理平台，数据挖掘是从数据中发现知识的过程。
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。
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Southwest university of science and technology 数据挖掘实验报告
实验三
学院名称
专业名称
学生姓名
学号
指导教师
实验内容
实验三
一、实验内容
1、聚类算法（掌握weka中k-means算法的使用）
1）加载weather.arrf文件，选择SimplerKmeans算法，使用默认参数，进行聚类。
对聚类结果进行分析。
2）使用EM算法进行聚类。
3）分别使用DBSCAN和OPTICS算法进行聚类，对结果进行分析。
二、实验步骤
1）加载weather.arrf文件，选择SimplerKmeans算法，使用默认参数，进行聚类。
对聚类结果进行分析。
1.打开weka，explorer
2.加载weather.arrf文件
3.点击打开
4.选择SimplerKmeans算法，使用默认参数
5.进行聚类
2）使用EM算法进行聚类。
选择em算法
点击start，结果
3）分别使用DBSCAN和OPTICS算法进行聚类，对结果进行分析。
DBSCAN算法
运行结果分析
OPTICS算法
三、思考与分析
1、请分析为什么两种聚类方法的集成有时会改进聚类的质量和效率。
答：而在实际情况中，数据的特征往往是不止符合哪一个特定的方法，而是满足多个算法的特征。
使用单个的聚类方法生成的簇的内容可能与实际情况相差较大。
而若使用两个或多个算法集成分析，则往往会改进聚类的质量和效率。