数据挖掘实验报告2
数据挖掘实验报告-数据预处理
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 <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#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(struct chain));head->next=NULL;/*打开文件*/fp=fopen(DATAFILE,"r");if(!fp)exit(0);p=head;while(!feof(fp)){q=(data)malloc(sizeof(structchain));q->next=NULL;fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/p->next=q;p=q;count++;}/* 关闭文件 */fclose(fp);//输出printf("源数据为:\n");printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);p=head->next;count=1;num=1;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if(count==DEEP){printf("%d\n",p->num);num++;count=1;}else{printf("%d ",p->num);count++;}p=p->next;}mean();medain();boundary();scanf("%d",&i);return 0;}//均值void mean(){printf("均值平滑后为：");box=(int*)malloc(sizeof(int)*num);p=head->next;count=1;num=0;sum=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){count=1;sum=sum+p->num;box[num]=sum/DEEP;sum=0;num++;}else{sum=sum+p->num;count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}p=head->next;printf("\n离群值为：");while(p!=NULL){for(i=0;i<num;i++){for (j=0;j<DEEP;j++){if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT) {printf("\n箱%d:",i+1);printf("%d ",p->num);}p=p->next;}}}}//中值void medain(){printf("\n中值平滑后为：");p=head->next;count=1;num=0;int mid;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[num]=sum;count=1;num++;}else {if(count==DEEP/2||count==DEEP/2+1 )if(DEEP%2){if(count==DEEP/2+1)sum=p->num;}else{if(count==DEEP/2+1)sum=(p->num+mid)/2;elsemid=p->num;}count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}}//边界值void boundary(){printf("\n边界值平滑后为：\n");p=head->next;count=1;box=(int*)malloc(sizeof(int)*num*2);num=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[2*num+1]=p->num;count=1;num++;}else{if(count==1) {box[2*num]=p->num;}count++;}p=p->next;}p=head->next;count=1;num=0;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if((p->num-box[2*num])>(box[2*num +1]-p->num)){printf("%d",box[2*num+1]);}elseprintf("%d ",box[2*num]);if(count==DEEP){printf("\n");count=0;num++;}count++;p=p->next;}}实验数据文件：data.txt用空格分开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 70六、结果截图。
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。
(完整word版)数据挖掘实验报告-关联规则挖掘(word文档良心出品)
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘**: ***班级: 计算机1304学号: **********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 <stdio.h>#include<string.h>#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'}};charb[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10];inti,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<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {//用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样, 不一样就保存, 一样就不保存for(k=0;k<x;k++){if(b[k]!=a[i][j]) ; else{flag=0;break;}}//用来判断是否相等 if(flag==1){b[x]=a[i][j];x++;}else flag=1;}}//计算筛选出的元素的支持度计数for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {for(k=0;k<x;k++){if(a[i][j]==b[k]) {c[k]++;break; }}}}//对选出的项集进行筛选, 选出支持度计数大于等于2的, 并且保存到d[x1]数组中for(k=0;k<x;k++){if(c[k]>=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<x1-1;i++){for(j=0;j<x1-i-1;j++){if(d[j]>d[j+1]){t=d[j];d[j]=d[j+1];d[j+1]=t;temp=count[j];count[j]=count[j+1];count[j+1]=temp;}}}//打印出L1printf("L1 elements are:\n");for(i=0;i<x1;i++){printf("{%c} = %d \n",d[i],count[i]);}//计算每一行的元素个数, 并且保存到n[]数组中for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++);n[i]=j;}//对a[][]数组的每一行进行排序for(i=0;i<D;i++){for(j=0;j<n[i]-1;j++){for(k=0;k<n[i]-j-1;k++) {if(a[i][k]>a[i][k+1]){t=a[i][k];a[i][k]=a[i][k+1]; a[i][k+1]=t;}}}}//把L1中的每一个元素都放在b2[i][0]中j1=x1;for(i=0;i<j1;i++){b2[i][0]=d[i];}//把L1中的元素进行组合, K=2开始, 表示x1个元素选K个元素的组合for(k=2;b2[0][0]!='\0';k++){ //u是用来计数组合总数的u=0;v=1;//v 是用来在进行输出各种组合的标识数 v=1 说明正在进行输出 for(i=0;i<100;i++){c2[i]=0;}for(i=0;i<j1;i++){for(i1=i+1;i1<j1;i1++) {for(j=0;j<k-2;j++) {if(b2[i][j]!=b2[i1][j]){flag1=0;break;}}//进行组合的部分if(flag1==1&&b2[i][k-2]!=b2[i1][k-2]){for(j2=0;j2<k-1;j2++){b21[u][j2]=b2[i][j2];}b21[u][k-1]=b2[i1][k-2];u++;}flag1=1;}}counter=0;for(i=0;i<D;i++) //a数组有5行元素{for(i1=0;i1<u;i1++) // 代表x1个元素选K个元素的所有组合总数 {for(j1=0;j1<k;j1++) //K 代表一个组合中的元素个数{for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) //逐个比较每一行的元素{if(a[i][j]==b21[i1][j1])counter++;}}if(counter==k)c2[i1]++; //把每种组合数记录在c2数组中counter=0;} }j1=0;temp=0;//这里的temp 是用来分行//对u种情况进行选择, 选出支持度计数大于2的*/for(i=0;i<u;i++){if(c2[i]>=MinSupCount) {if(v==1){printf("L%d elements are:\n",k);v=0;}printf("{");for(j=0;j<k;j++)//输出每种组合k 个元素{b2[j1][j]=b21[i][j];printf("%c,",b2[j1][j]);}j1++;printf("\b}");printf(" = %d \n",c2[i]);temp++;}}b2[j1][0]='\0';}}五、结果截图。
(完整word版)数据挖掘与实验报告(word文档良心出品)
中科大数据挖掘实验报告姓名樊涛声班级软设一班学号SA15226248实验一K邻近算法实验一实验内容使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。
海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象，约会网站会推荐不同的人选。
她将曾经交往过的的人总结为三种类型：（1）不喜欢的人（2）魅力一般的人（3）极具魅力的人尽管发现了这些规律，但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类。
使用KNN算法，更好的帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。
二实验要求（1）独立完成kNN实验，基本实现可预测的效果（2）实验报告（3）开放性：可以自己增加数据或修改算法，实现更好的分类效果三实验步骤（1）数据源说明实验给出的数据源为datingTestSet.txt，共有4列，每一列的属性分别为：①percentage of time spenting playing vedio games；②frequent flied miles earned per year；③liters of ice cream consumed per year；④your attitude towars this people。
通过分析数据源中的数据，得到规律，从而判断一个人的前三项属性来得出划分海伦对他的态度。
（2）KNN算法原理对未知属性的某数据集中的每个点一次执行以下操作①计算已知类别数据集中的每一个点和当前点的距离②按照距离递增依次排序③选取与当前点距离最小的k个点④确定k个点所在类别的出现频率⑤返回k个点出现频率最高的点作为当前点的分类（3）KNN算法实现①利用python实现构造分类器首先计算欧式距离然后选取距离最小的K个点代码如下：def classify(inMat,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#KNN的算法核心就是欧式距离的计算，一下三行是计算待分类的点和训练集中的任一点的欧式距离diffMat=tile(inMat,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2distance=sqDiffMat.sum(axis=1)**0.5#接下来是一些统计工作sortedDistIndicies=distance.argsort()classCount={}for i in range(k):labelName=labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[labelName]=classCount.get(labelName,0)+1;sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]②解析数据输入文件名，将文件中的数据转化为样本矩阵，方便处理代码如下：def file2Mat(testFileName,parammterNumber):fr=open(testFileName)lines=fr.readlines()lineNums=len(lines)resultMat=zeros((lineNums,parammterNumber))classLabelVector=[]for i in range(lineNums):line=lines[i].strip()itemMat=line.split('\t')resultMat[i,:]=itemMat[0:parammterNumber]classLabelVector.append(itemMat[-1])fr.close()return resultMat,classLabelVector;返回值为前三列属性被写入到resultMat二维数组中，第四列属性作为标签写入到classLableVector中③归一化数据不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，使各指标处于同一数量级。
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 2005-12-311830851996-12-312004-12-311365151995-12-312003-12-311994-12-312002-12-311993-12-312001-12-311992-12-312000-12-31894041991-12-311999-12-31820541990-12-311998-12-31795531989-12-311988-12-311969-12-311987-12-311968-12-311986-12-311967-12-311985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-311983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-311981-12-311962-12-311980-12-311961-12-311220 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。
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报告
数据仓库与数据挖掘实验报告二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
四、实验总结与展望本实验通过数据仓库与数据挖掘的实践，掌握了数据仓库建设和数据挖掘的基本方法和流程，并成功应用于电商平台的数据分析。
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。
实验报告范例
2
算法背景知识
2.1 贝叶斯理论 18 世纪 Thomas Bayes 提出了贝叶斯公式， 它告诉了我们如何在已经一个事件 A 发生， 预测 B 发生 de 概 率。我们约定 P(A)表示 A 发生的概率，P(A|B)表示 B 发生的前提下，A 发生的概率，也称条件 B 下 A 的后 验概率 (posterior probability) 。与之对应的 P(A)称为 A 的先验概率 (prior probability) 。后验概率 P(A|B)比先验 概率 P(A)基于更多的信息， P(A)独立与 A 的。贝叶斯公司告诉我们如何计算后验概率， P(A|B)=
Abstract: This article discusses a naive Bayesian classifier ’s realization., including feature selection. I try to add some of my own ideas, for the purpose that forecasting more accurate label. This article first describes the background of the application of the problem, and general ideas, then gives process of establishing the classification model, and at last some ideas who may help is given. Key words: data mining; feature selection; naive bayes; classifier 摘 要: 本文基于一个应用背景，讨论了一个基于朴素贝叶斯的分类器的实现。包括属性选择等。在实现贝叶
数据挖掘分类实验报告
数据挖掘分类实验报告数据挖掘分类实验报告引言：数据挖掘是一项重要的技术，通过分析和挖掘数据中的模式、关联和趋势，可以帮助我们了解数据背后的隐藏信息。
其中，数据挖掘分类是一种常见的数据挖掘任务，旨在将数据集中的样本划分到不同的类别中。
本实验报告将介绍我们在数据挖掘分类实验中所采用的方法和结果。
一、数据集介绍我们选择了一个包含各种特征的数据集，其中包括数值型、离散型和文本型特征。
该数据集用于预测一家电子商务网站上的用户是否会购买某个产品。
数据集中共有1000个样本，每个样本包含20个特征和一个目标变量。
我们的目标是根据这些特征预测用户是否会购买产品。
二、数据预处理在进行分类实验之前，我们首先对数据进行了预处理。
预处理的过程包括缺失值处理、特征选择和特征缩放。
我们使用均值填充的方法来处理缺失值，同时采用方差选择法对特征进行选择，以提高分类模型的性能。
此外，我们还对数值型特征进行了标准化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
三、分类模型选择在本实验中，我们尝试了多种分类算法，并比较它们在数据集上的性能。
我们选择了决策树、支持向量机和随机森林这三种经典的分类算法作为我们的候选模型。
决策树算法基于对特征进行逐层划分，通过构建决策树来实现分类。
支持向量机算法通过在特征空间中找到一个最优超平面来实现分类。
随机森林算法则是通过构建多个决策树，并通过投票的方式来决定最终的分类结果。
四、实验结果与分析我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占总样本数的70%，测试集占30%。
通过使用不同的分类算法在训练集上进行训练，并在测试集上进行测试，我们得到了以下结果。
决策树算法在测试集上的准确率为80%，召回率为75%。
这意味着该算法能够正确分类80%的样本，并且能够找到75%的正样本。
支持向量机算法在测试集上的准确率为85%，召回率为80%。
相比之下，随机森林算法在测试集上的准确率达到了90%，召回率为85%。
由此可见，随机森林算法在本实验中表现出了最佳的分类性能。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告1
实验序号：1 实验项目名称：数据挖掘入门及C4.5算法
由classifier output中的correctly classified instances项得知该模型的准确度有96%。
本实验分析的是根据花瓣的宽度和长度不同判断出不同种类的鸢尾花。
例如，当宽度小于0.6时，即为iris-setosa,当花瓣宽度小于等于1.7而长度小于等于4.9时，为iris-versicolor.
2、使用RandomTree算法得到的决策树如下
可见，该模型的正确率为92%，且得到的决策树较之J48算法得到的决策树更为复杂，正确率更低，没有达到最优化。
五、分析与讨论
1、C4.5算法的优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
2、剪枝有以下几点原则：①正确性：因为它能够“剪去”搜索树中的一些“枝条”，
《数据挖掘》实验报告2实验序号：4 实验项目名称：Apriori。
企业数据挖掘实验报告
企业数据挖掘实验报告引言数据挖掘是一种通过发现数据中的模式和规律来提取有价值的信息的技术。
在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据，如何通过数据挖掘技术来发掘其中的知识和见解，成为了企业获取竞争优势的一种重要途径。
本实验报告通过一个企业数据挖掘的案例，详细介绍了数据挖掘的过程和应用。
实验目的本实验旨在通过对企业销售数据的挖掘，探索其中的潜在规律和趋势，为企业决策提供支持。
具体目标包括：1. 分析销售数据，了解产品销售情况；2. 构建销售预测模型，预测未来销售情况；3. 发现潜在的营销策略和客户群体。
实验数据本实验使用一个企业的销售数据，包括产品销售量、销售额、客户信息等。
数据集包含10000条数据，包括产品ID、销售日期、销售数量、销售金额、客户ID等字段。
数据分析1. 销售情况分析首先，我们对销售数据进行统计分析，了解产品的销售情况。
通过对销售数量和销售金额进行统计，我们可以得到每个产品的累计销售数量和金额，以及平均销售数量和金额。
通过对这些数据的分析，我们可以对不同产品的销售情况有一个整体把握。
2. 销售趋势分析接下来，我们对销售数据进行时间序列分析，探索销售的趋势。
我们可以通过绘制销售数量和金额的时间序列图，观察销售的波动情况。
通过对波动的周期性和趋势性进行分析，我们可以预测未来的销售情况，并做出相关的决策。
3. 客户群体分析除了产品的销售情况，我们还可以通过客户信息进行分析，发现潜在的客户群体。
通过对客户的地理位置、购买偏好等信息进行分析，我们可以了解不同客户群体的特点，并针对性地制定营销策略。
实验结果1. 销售情况分析根据销售数据的分析，我们得知产品A的销售数量为1200件，销售金额为150000元，平均销售数量为40件，平均销售金额为5000元。
产品B的销售情况略好于产品A，销售数量为1500件，销售金额为180000元，平均销售数量为50件，平均销售金额为6000元。
2. 销售趋势分析通过对销售数据的时间序列分析，我们发现销售数量和金额呈现出逐年递增的趋势，并且在每年12月份有明显的销售高峰。
数据挖掘实验二：实验报告
一、实验说明及目的1、使用真实数据进行数据挖掘实验，实验前进行数据的预处理。
2、训练一些不同类型的模型（具体类型可以讨论），与此同时分析哪些参数将对支持向量机（SVM）模型的性能产生影响。
3、通过实验来分析预测，将其他一些属性作为森林覆盖类型（Cover_Type 属性）的模型输入所产生的效果。
原始数据和数据的描述见网址/databases/covertype/covertype.html4、该实验将使学生理解完成一次真实数据预处理以及在数据挖掘过程中对属性、数据覆盖类型等方面的分析工程。
二、实验具体任务及其说明1、数据预处理工作（1）数据样本的生成：根据原始数据集生成统一的随机样本，样本数据量大约是原始数据量的10%，要求使用不重复抽样。
（任务1）（2）森林覆盖值的映射：变换不同种类的属性，将森林覆盖值2映射到0，将其他值所有森林覆盖值（1,3,4,5,6,7）映射到1。
（任务2）（3）数据预处理技巧：自行决定是否需要其他的数据预处理，注意某些Weka软件的使用技巧，如一些输入输出格式问题。
有时某些方法也做必要的调整，在某些情况下必须对数据有明确的预处理，做数据预处理时可以查看Weka软件针对该技巧或方法的描述。
（4）预处理说明：原始数据集非常大，具有7种类型的森林覆盖，检查整个数据集装载到Weka软件是发生的情况，如果机器内存耗尽，可以尽量增大堆的大小试试。
Weka使用指南对此有描述如何操作。
）2、模型训练工作（1）使用Weka分类器的评价工具进行预测。
使用Naïve Bayes 分类器对抽样样本进行训练以预测变换的森林覆盖类型（即是映射到种类0还是1），使用10层交叉验证来评估变换的模型，Weka软件中自带有对其分类器的表现评价器，使用自带的评价器来确定变换模型的精确度和变动率指标（ROC）。
（任务3）（2）对SVM模型进行训练：使用Weka软件的SMO分类器对支持向量机(SVM)模型进行训练，训练2种形式的SVM模型，一种是带多项式核函数的SVM模型，另一种是带径向基核函数(RBF Kernel)的SVM模型。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告——药物研究专业：学号：姓名：时间：2011.12.08一、实验目的1、学习数据挖掘的理论知识，理解数据挖掘的目的和意义；2、熟悉SPSS C lement ine软件的功能，并学习使用该软件对数据进行分析；3、对该软件提供的数据DRUG1n进行分析，了解人体的血压、类胆固醇、Na、K等的含量对人体的健康状况的影响。
二、实验环境系统环境：Wi ndowsXP软件环境：SPSS Cleme ntine11.1软件简介：作为一个数据挖掘平台，Cle mentin e结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Cleme ntine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clem entine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
SP SS Cle mentin e软件中提供的数据DRU G1n，一共有200条数据，包含7个字段分别是A ge（年龄）、Sex（性别）、B P（血压）、Chole sterol（类胆固醇含量）、Na（Na含量）、K（K含量）、Dr ug（药品种类）。
三、实验数据本实验所使用的数据是SPS S Clem entine软件中提供的数据DRUG1n，一共有200条数据，包含7个字段分别是Ag e（年龄）、Sex（性别）、BP（血压）、Choles terol（类胆固醇含量）、Na（Na含量）、K（K含量）、Dru g（药品种类）。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告学院名称计算机科学与技术学院专业名称学生学号5指导教师二〇一六年十一月实验容实验一一、实验原理(1).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通过R语言提供的方法确定哪些有缺省值，哪些是异常值，并把异常置为缺失值来处理，通过表格形式打印出来。
将数据集分成完整数据和缺失数据两部分。
(2).用均值替换：求变量未缺失部分的均值，用均值替换缺失。
回归查补：是把缺失属性作为因变量，其他相关属性作为自变量，利用他们之间的关系建立回归模型的来预测缺失值，以此完成缺失值插补的方法。
(3).多重查补：多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。
具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。
根据某种选择依据，选取最合适的插补值。
多重插补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。
②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。
③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
二、实验目的掌握数据预处理的基本方法。
三、实验容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. 将数据加载，通过函数计算所需的值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-综合实验2-分类与预测的综合实验
数据挖掘实验报告-综合实验2-分类与预测的综合实验湖南财政经济学院学⽣实验报告学院：信息技术与管理学院课程名称：数据分析与挖掘教学班级：信息管理与信息系统姓名： XXXXX 学号： XXXXX实验报告⼀、实验⽬的和要求：1.实验⽬的泰坦尼克号事故相信⼤家都知道，这次的实验任务就跟这次事故的数据集有关。
泰坦尼克号问题之背景，就是那个⼤家都熟悉的“Jack and Rose”的故事，豪华游艇沉没了，⼤家都惊恐逃⽣，可是救⽣艇的数量有限，⽆法⼈⼈都有，副船长发话了“lady and kid first！”，但最后哪些⼈获救了呢？我们收集到的训练和测试数据是⼀些乘客的个⼈信息以及存活状况，要尝试根据它⽣成合适的模型并预测其他⼈的存活状况。
这是⼀个⼆分类问题。
下表是泰坦尼克号船上⼈员数据，表中包含12个字段信息，其意义如下：PassengerId => 乘客IDPclass =>乘客等级(1/2/3等舱位)（属性代表船舱等级，1-⼀等舱，2-⼆等舱，3-三等舱，从⼀定程度上反应了这个乘客经济情况和社会地位。
）Name =>乘客姓名Sex =>性别Age =>年龄SibSp =>堂兄弟/妹个数Parch =>⽗母与⼩孩个数Ticket =>船票信息（字母与数字具体代表什么信息，需要猜测分析判断）Fare =>票价Cabin =>客舱Embarked =>登船港⼝Survived=>乘客是否获救可以看出该数据集共有12个变量，各变量说明如下。
（友情提⽰：这是竞赛组织⽅提供的原始数据集，⼩⼼处理，有可能你在读⼊数据集时就会抓狂！）请根据titanic_train.csv数据集，利⽤多种分类模型(⾄少三个)预测乘客是否获救与遇难，并⽐较各个模型的性能，并能在预测时根据模型融合给出最佳预测结果。
报告中要体现详细的分析过程和分析理由，并截取相应的实验步骤与实验结果图。
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。
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实验名称
SPSS Clementine数据管理（第19章）
实验目的：
1.了解掌握各种格式数据的导入和对数据集的修改及对字段数据的进一步处理
2.通过具体的例子来认识使用Clementine系统进行执行数据的操作。
实验步骤：
一、各种格式数据的导入
例19.1：⑴在“数据库”对话框中“数据”选项卡中选择“表”单选按钮，从“数据源”下拉列表中选择“添加新的数据库连接”选项，打开“数据库连接”对话框，选择test1数据源，输入用户名和密码，单击“连接”按钮。
二、对数据集记录的修改
例19.2：1.在数据流程区域中加入一个变项文件节点一边读取数据集snapshottestn.db,一个选择节点用于筛选出未生育人员，一个汇总节点对不同性别不同区域人员的平均年龄和平均收入汇总，一个排序节点对汇总出的平均收入进行降序排列，一个表节点显示分析结果，并将这些节点依次连接。
2.双击“变项文件”节点，打开“变项文件”对话框，单击“自定义”，弹出“打开”对话框选择snapshottestn.db。
单击“打开”，读取数据集snapshottestn.db。双击选择节点，在“条件”框中输入“children==0”。
3.双击汇总节点,打开对话框，选择Sex和Region字段作为分组字段，Age和Income作为汇总字段，并选择“平均值”复选框求平均年龄和平均收入。
⑵单击“确定”返回到主对话框，单击“选择”按钮，从test1选择表中选择表dbo.sysoledbusers。
⑶单击“确定”返回到主对话框，选择“SQL查询”模式，并单击“导入默认值”按钮导入数据库查询。
⑷单击“保存查询”按钮，保存查询。
⑸单击“清除”按钮，清除该查询内容。
⑹单击“载入查询”按钮，载入已保存的查询。
2、增加字段Na-to-K后，字段Na和K就显多余可以删除，这里加入一个过滤节的方向。
4、加入一个神经网络节点来预测各字段对字段Drug的重要性。依次连接各节点，得到整个数据流图。
5、双击神经网络节点，打开对话框同时单击其“执行”按钮，生成一个神经网络模型节点，保存在管理器中。在管理器中，右击该模型节点，在弹出的内容菜单中选择“浏览”，将打开该模型节点对话框，展开“输入的相对重要性”。
4．双击排序节点，打开“排序”对话框，选择income-mean作为排序字段，其顺序为降序。
5.双击表节点，打开“表”对话框，单击“确定”按钮，得出结果。
三、对字段数据的进一步处理
例19.3：1.在数据流区域中加入一个变项文件节点并读取数据集Drugn1,Drugn1中有Age,Sex,BP,Cholesterel,Na,K,Drug字段，只有Na,K是人体所含的矿物质元素。影响人体的BP和Cholesterel的是这两种元素的比例，要加入一个导出公式Na/K，这里用字段Na-to-K表示。
实验结果与分析：
例1导入数据库查询并保存该查询，再清除该查询后通过载入查询方式载入已保存查询。
例2从得出的表中可看到不同性别不同区域未发生育人员的平均年龄和平均收入的分析结果，数据并按平均收入降序排列输出。
例3中从最后一步打开的对话框可看出医生开取药方的参考依据（各字段的相对重要性参数）。