数据挖掘实验报告-数据预处理

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数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告一、引言。

数据挖掘作为一种从大量数据中发现隐藏模式和信息的技术,已经被广泛应用于各个领域。

本实验旨在通过对给定数据集的分析和挖掘,探索其中潜在的规律和价值信息,为实际问题的决策提供支持和参考。

二、数据集描述。

本次实验使用的数据集包含了某电商平台上用户的购物记录,其中包括了用户的基本信息、购买商品的种类和数量、购买时间等多个维度的数据。

数据集共包括了10000条记录,涵盖了近一年的购物数据。

三、数据预处理。

在进行数据挖掘之前,我们首先对数据进行了预处理。

具体包括了数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。

通过对数据的清洗和处理,保证了后续挖掘分析的准确性和可靠性。

四、数据分析与挖掘。

1. 用户购买行为分析。

我们首先对用户的购买行为进行了分析,包括了用户购买的商品种类偏好、购买频次、购买金额分布等。

通过对用户购买行为的分析,我们发现了用户的购买偏好和消费习惯,为电商平台的商品推荐和营销策略提供了参考。

2. 商品关联规则挖掘。

通过关联规则挖掘,我们发现了一些商品之间的潜在关联关系。

例如,购买商品A的用户80%也会购买商品B,这为商品的搭配推荐和促销活动提供了依据。

3. 用户价值分析。

基于用户的购买金额、购买频次等指标,我们对用户的价值进行了分析和挖掘。

通过对用户价值的评估,可以针对不同价值的用户采取个性化的营销策略,提高用户忠诚度和购买转化率。

五、实验结果。

通过对数据的分析和挖掘,我们得到了一些有价值的实验结果和结论。

例如,发现了用户的购买偏好和消费习惯,发现了商品之间的关联规则,发现了用户的不同价值等。

这些结论为电商平台的运营和管理提供了一定的参考和决策支持。

六、结论与展望。

通过本次实验,我们对数据挖掘技术有了更深入的理解和应用。

同时,也发现了一些问题和不足,例如数据质量对挖掘结果的影响,挖掘算法的选择和优化等。

未来,我们将继续深入研究数据挖掘技术,不断提升数据挖掘的准确性和效率,为更多实际问题的决策提供更有力的支持。

数据挖掘实验报告结论(3篇)

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。

数据挖掘实验报告

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。

数据挖掘实验报告-数据预处理

数据挖掘实验报告-数据预处理

数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术,通过对实际数据集的处理,提高数据质量,为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。

二、实验背景在当今数字化时代,数据的规模和复杂性不断增加,而原始数据往往存在着各种问题,如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。

这些问题如果不加以处理,将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。

因此,数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。

三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集,该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录,包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。

四、数据预处理技术(一)数据清洗1、处理缺失值首先,对数据集中的缺失值进行了识别和分析。

通过观察发现,“客户信息”字段存在部分缺失。

对于这些缺失值,采用了两种处理方法:一是如果缺失比例较小(小于5%),直接删除含有缺失值的记录;二是如果缺失比例较大,采用均值填充的方法进行补充。

2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。

通过对销售数量和销售价格的观察,发现了一些明显不合理的数值,如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。

对于这些噪声数据,采用了基于统计的方法进行识别和处理,将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。

(二)数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源,存在着重复和不一致的问题。

在本次实验中,对“销售数据”进行了集成处理,通过对关键字段(如产品名称、销售日期)的比较和合并,消除了重复的记录,并确保了数据的一致性。

(三)数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响,对销售数量和销售价格进行了标准化处理,使其具有可比性。

2、数据离散化对于连续型的数据字段,如销售价格,采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据,以便于后续的数据挖掘算法处理。

数据挖掘实验报告-数据预处理

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:02一、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++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 ""#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(struct chain));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: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。

数据挖掘分类实验详细报告

数据挖掘分类实验详细报告

数据挖掘分类实验详细报告一、引言数据挖掘是从大量数据中提取隐藏在其中的有价值信息的过程。

数据挖掘分类实验是数据挖掘领域中的一项重要任务,其目标是根据已有的数据样本,构建一个能够准确分类未知数据的分类模型。

本报告旨在详细描述数据挖掘分类实验的过程、方法和结果。

二、实验背景本次实验的数据集是一个关于电子商务的数据集,包含了一些与电子商务相关的特征和一个分类标签。

我们的任务是根据这些特征,预测一个电子商务网站上的用户是否会购买某个产品。

三、数据预处理在进行数据挖掘实验之前,我们需要对数据进行预处理。

首先,我们检查数据集是否存在缺失值或异常值。

对于缺失值,我们可以选择删除含有缺失值的样本,或者使用插补方法进行填充。

对于异常值,我们可以选择删除或者进行修正。

其次,我们对数据进行特征选择,选择与分类目标相关性较高的特征。

最后,我们对数据进行归一化处理,以消除不同特征之间的量纲差异。

四、特征工程特征工程是指根据领域知识和数据分析的结果,构建新的特征或者对原有特征进行转换,以提高分类模型的性能。

在本次实验中,我们根据电子商务领域的经验,构建了以下特征:1. 用户年龄:将用户的年龄分为青年、中年和老年三个年龄段,并进行独热编码。

2. 用户性别:将用户的性别进行独热编码。

3. 用户所在地区:将用户所在地区进行独热编码。

4. 用户购买历史:统计用户过去一段时间内的购买次数、购买金额等指标。

五、模型选择与训练在本次实验中,我们选择了三种常用的分类模型进行训练和比较:决策树、支持向量机和随机森林。

1. 决策树:决策树是一种基于树结构的分类模型,通过划分特征空间,将数据样本划分到不同的类别中。

2. 支持向量机:支持向量机是一种通过在特征空间中构建超平面,将不同类别的样本分开的分类模型。

3. 随机森林:随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,通过构建多个决策树,最终根据投票结果进行分类。

我们将数据集划分为训练集和测试集,使用训练集对模型进行训练,使用测试集评估模型的性能。

数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告近年来,数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用和发展。

作为一种从大量数据中自动或半自动地获取信息的技术手段,数据挖掘已经成为了解决复杂问题的重要工具。

本文就进行的一次数据挖掘实验进行介绍。

一、实验介绍本次实验使用的数据集是某电商平台的用户购买记录。

数据集中主要记录了用户的购买行为,包括商品名称、价格、购买时间、购买数量等。

本次实验旨在对用户购买行为进行分析,以发现用户的消费特点和购物习惯。

二、数据预处理在进行数据挖掘前,首先需要对原始数据进行处理。

本次实验对数据进行了以下处理:1. 数据清洗:去掉重复记录、缺失数据和异常值。

2. 数据转换:将数据转化为适合挖掘的形式,即去除无关数据和重要性较低的数据,并将数据标准化。

3. 数据集成:将多个数据源中的数据集成到一起,以便进行挖掘。

三、数据分析在进行数据分析时,首先需要选择适合的算法对数据进行分析。

本次实验使用了关联规则分析算法和聚类分析算法。

这两个算法对数据进行分析后,可以提取出不同方面的数据,以发现用户的消费特点和购物习惯。

1. 关联规则分析关联规则分析算法是一种从大规模数据中发现如果一个事件出现,另一个事件也经常出现的规则的方法。

本次实验中,通过关联规则分析找出购买某一件商品时,可能会购买的其他商品。

通过分析不同商品之间的关联,可以发现用户的消费行为和购物习惯。

2. 聚类分析聚类分析算法是一种将数据集划分为多个类别的方法,使得每个类别内数据的相似度高于类别间的相似度。

本次实验中,通过聚类分析将用户划分为不同的群组,以进一步发现用户的消费特点和购物习惯。

四、实验结论基于本次实验的数据挖掘分析,得到了以下结论:1. 用户的消费行为和购物习惯对其购买行为有重要影响,需通过分析消费行为和购物习惯来预测和推荐用户购买商品。

2. 不同商品之间具有一定的关联性,可以通过对商品之间的关联进行分析,来推广和营销相关商品。

3. 用户的购买行为和个人特性的关联值得深入研究,可以提供更加个性化的商品推荐服务。

数据挖掘实验报告

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。

数据挖掘实验报告

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)

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。

python数据挖掘实验-数据的预处理和探索

python数据挖掘实验-数据的预处理和探索

实验1:数据的预处理和探索【实验对象】:对“泰坦尼克生还”数据集进行预处理和探索,见数据文件“titanic_data.csv”。

其中,Survived是目标属性。

【实验任务】:1.原始数据的描述:样本数、属性数、属性类型(标称、序数、连续)2.预处理(1)缺失值处理(2)异常值处理(需判读是否存在异常值)(3)规范化(数据变换)(4)去除无意义的属性(数据规约)3.采用合适的度量对数据进行汇总统计(如,频数、百分数、均值、中位数等)4.采用合适的工具对数据进行可视化(如直方图、盒状图、散点图等)5.其他有价值的探索(自行发现)【参考代码Python】#拉格朗日插值代码import pandas as pd #导入数据分析库Pandasfrom scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数inputfile = 'titanic_data.csv' #销量数据路径outputfile = 'titanic_interp.csv' #输出数据路径# dataFramedata = pd.read_csv(inputfile, encoding='utf-8') #读入数据data.loc[data['Sex']=='male', ['Sex'] ]=0data.loc[data['Sex']=='female', ['Sex'] ]=1#自定义列向量插值函数#s为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数,默认为5def ployinterp_column(s, n, k=5):y = s[list(range(n-k, n))+ list(range(n+1, n+1+k)) ] #取数y = y[y.notnull()] #剔除空值return y.mean() # 用前后k个邻居的均值作为估计的插值。

数据挖掘实验报告(两篇)2024

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。

数据挖掘数据预处理

数据挖掘数据预处理

数据挖掘数据预处理数据挖掘数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要步骤,它涉及到对原始数据进行清洗、转换和集成,以便为后续的数据挖掘任务提供高质量的数据集。

数据预处理的目标是消除数据中的噪声、处理缺失值、解决数据不一致性等问题,从而提高数据挖掘的准确性和可靠性。

数据预处理的过程包括以下几个步骤:1. 数据清洗:数据清洗是数据预处理的第一步,它主要是针对数据中的噪声进行处理。

噪声可以是由于数据采集过程中的错误、测量误差或者其他异常情况引起的。

清洗数据的方法包括删除重复数据、处理异常值、处理离群点等。

2. 数据转换:数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式。

转换的方法包括数据平滑、数据会萃、数据规范化等。

数据平滑可以通过滤波等方法来消除数据中的噪声;数据会萃可以将数据按照一定的规则进行合并,减少数据的维度;数据规范化可以将数据转换为统一的度量单位,消除不同数据之间的量纲差异。

3. 数据集成:数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并,形成一个一致且完整的数据集。

在数据集成过程中,需要解决数据模式不一致、数据冗余和数据冲突等问题。

常用的方法包括数据匹配、数据合并和数据冲突解决等。

4. 数据规约:数据规约是通过选择、抽取和变换等方法来减少数据集的规模。

数据规约的目的是减少数据挖掘过程中的计算复杂度和存储空间需求。

常用的方法包括属性选择、维度规约和数据变换等。

在进行数据预处理时,需要根据具体的数据情况选择合适的方法和技术。

常用的数据预处理工具包括Python中的pandas、numpy和scikit-learn等,以及R语言中的tidyverse和dplyr等。

总结起来,数据挖掘数据预处理是数据挖掘过程中不可或者缺的一步,它对于提高数据挖掘结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。

通过数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等步骤,可以将原始数据转化为适合进行数据挖掘的高质量数据集,为后续的数据挖掘任务提供可靠的基础。

数据挖掘安全实验报告

数据挖掘安全实验报告

数据挖掘安全实验报告1. 引言数据挖掘技术广泛应用于各个领域,包括金融、医疗、社交网络等。

然而,随着数据挖掘的不断发展,与之相关的安全问题也日益凸显。

本实验旨在探索数据挖掘安全问题,并通过一系列实验来了解和评估这些风险。

2. 实验设计2.1 实验环境搭建我们选择了一台安装了Ubuntu操作系统的虚拟机作为实验环境。

在该虚拟机上,我们安装了Python编程语言和其他必要的工具和库,如Scikit-learn、Pandas 和Numpy等。

2.2 实验数据集选择我们选择了一个公开的金融数据集作为实验数据集。

该数据集包含了银行客户的个人和财务信息,用于预测客户是否会违约。

2.3 实验流程我们将实验划分为以下几个步骤:步骤一: 数据预处理在这一步骤中,我们首先对数据进行了探索性分析,了解了数据的基本信息和分布。

然后,我们对缺失值进行了处理,使用合适的方法进行填充或删除。

接下来,我们对类别型特征进行了编码,将其转换为数值型特征,以便后续的建模分析。

步骤二: 数据分割我们将数据集划分为训练集和测试集,用于模型的训练和评估。

我们采用了常用的70%训练集和30%测试集的划分比例。

步骤三: 建模我们选择了两个常用的分类算法:决策树和逻辑回归。

我们分别使用训练集对模型进行训练,并使用测试集进行评估。

评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。

步骤四: 安全评估在这一步骤中,我们探讨了数据挖掘的安全问题。

我们进行了隐私泄露分析,检查模型中是否存在可能导致个人信息泄露的情况。

我们还进行了模型攻击的实验,尝试通过对输入数据进行修改来欺骗模型。

2.4 安全保护措施为了保护数据挖掘过程中的安全性,我们采取了以下保护措施:- 匿名化:在进行数据挖掘之前,我们对数据进行了匿名化处理,将敏感信息如姓名、id号等进行了脱敏处理。

- 数据访问控制:我们在实验环境和数据存储上设置了访问控制,只有授权的用户才能进行实验和访问数据。

数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告一、实验背景数据挖掘作为一种从大量数据中发现未知、隐藏和有用信息的技术,正日益受到广泛关注。

在本次实验中,我们尝试运用数据挖掘方法对给定的数据集进行分析和挖掘,以期能够从中获取有益的知识和见解。

二、实验目的本次实验的主要目的是利用数据挖掘技术对一个实际数据集进行探索性分析,包括数据预处理、特征选择、模型建立等步骤,最终得出对数据集的分析结果和结论。

三、实验数据集本次实验使用的数据集为XXX数据集,包含了XXX个样本和XXX个特征。

数据集中涵盖了XXX方面的信息,包括但不限于XXX、XXX、XXX等。

四、实验步骤1. 数据预处理在数据挖掘过程中,数据预处理是至关重要的一步。

我们首先对原始数据进行清洗和处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等,以确保数据的准确性和可靠性。

2. 特征选择特征选择是指从所有特征中选择最具代表性和价值的特征,以提高模型的效果和准确性。

我们通过相关性分析、主成分分析等方法对特征进行筛选和优化,选取最具信息量的特征用于建模。

3. 模型建立在特征选择完成后,我们利用机器学习算法建立模型,对数据集进行训练和预测。

常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等,我们根据实际情况选择合适的模型进行建模。

4. 模型评估建立模型后,我们需要对模型进行评估和验证,以确保模型的泛化能力和准确性。

我们采用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法对模型进行评估,得出模型的性能指标和结果。

五、实验结果与分析经过一系列步骤的数据挖掘分析,我们得出了如下结论:XXX。

我们发现XXX,这表明XXX。

同时,我们还对模型的准确性和可靠性进行了评估,结果显示XXX,证明了我们建立的模型具有较好的预测能力和泛化能力。

六、实验总结与展望通过本次数据挖掘实验,我们对数据挖掘技术有了更深入的了解,学习到了一些实用的数据挖掘方法和技巧。

未来,我们将进一步探究数据挖掘领域的新技术和新方法,提高数据挖掘的应用能力和实践水平。

数据挖掘实验(二)数据预处理【等深分箱与等宽分箱】

数据挖掘实验(二)数据预处理【等深分箱与等宽分箱】

数据挖掘实验(⼆)数据预处理【等深分箱与等宽分箱】本⽂代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过,如有错误,欢迎指正。

⽬录⼀、分箱平滑的原理(1)分箱⽅法在分箱前,⼀定要先排序数据,再将它们分到等深(等宽)的箱中。

常见的有两种分箱⽅法:等深分箱和等宽分箱。

等深分箱:按记录数进⾏分箱,每箱具有相同的记录数,每箱的记录数称为箱的权重,也称箱⼦的深度。

等宽分箱:在整个属性值的区间上平均分布,即每个箱的区间范围设定为⼀个常量,称为箱⼦的宽度。

(2)数据平滑将数据划分到不同的箱⼦之后,可以运⽤如下三种策略对每个箱⼦中的数据进⾏平滑处理:平均值平滑:箱中的每⼀个值被箱中数值的平均值替换。

中值平滑:箱中的每⼀个值被箱中数值的中值替换。

边界平滑:箱中的最⼤值和最⼩值称为箱⼦的边界,箱中的每⼀个值被最近的边界值替换。

⼆、Matlab代码实现⾸先⽤rand()函数随机⽣成20*5的矩阵,其数据范围为[0,1]。

1.等深分箱输⼊箱⼦的深度h(1<h<20),将每列按等深分箱,然后⽤箱均值平滑。

clear;clc;A=rand(20,5); % 随机⽣成20*5的矩阵,其中每个数取值范围[0,1]fprintf("当前⽣成的原数据:"); A% 排序,参数1表⽰按列排序,取2为按⾏排序;'ascend'为升序,'descend'为降序A=sort(A,1,'ascend');fprintf("将原数据的每列排序后:"); Ah=input("请输⼊等深分箱的深度h(1<h<20):");%% 对每列进⾏等深分箱,然后求每个箱⼦的均值[n,m]=size(A); % n⾏m列for j=1:m % 列jfor i=1:h:n % ⾏i% 当前箱⼦第⼀个数位置为i,最后⼀个数位置为min(i+h-1,n)p1=int64(i); % 转换成整数(i默认是double类型,但是索引必须要为整数)p2=int64(min(i+h-1,n));B(p1:p2,j)=mean(A(p1:p2,j)); % 当前箱⼦的均值endendfprintf("\n经过等深分箱,⽤箱均值平滑处理后的数据:"); B代码运⾏结果输⼊的深度为3:当前⽣成的原数据:A =0.4067 0.4504 0.5747 0.5154 0.99690.6669 0.2057 0.3260 0.6575 0.55350.9337 0.8997 0.4564 0.9509 0.51550.8110 0.7626 0.7138 0.7223 0.33070.4845 0.8825 0.8844 0.4001 0.43000.7567 0.2850 0.7209 0.8319 0.49180.4170 0.6732 0.0186 0.1343 0.07100.9718 0.6643 0.6748 0.0605 0.88770.9880 0.1228 0.4385 0.0842 0.06460.8641 0.4073 0.4378 0.1639 0.43620.3889 0.2753 0.1170 0.3242 0.82660.4547 0.7167 0.8147 0.3017 0.39450.2467 0.2834 0.3249 0.0117 0.61350.7844 0.8962 0.2462 0.5399 0.81860.8828 0.8266 0.3427 0.0954 0.88620.9137 0.3900 0.3757 0.1465 0.93110.5583 0.4979 0.5466 0.6311 0.19080.5989 0.6948 0.5619 0.8593 0.25860.1489 0.8344 0.3958 0.9742 0.89790.8997 0.6096 0.3981 0.5708 0.5934将原数据的每列排序后:A =0.1489 0.1228 0.0186 0.0117 0.06460.2467 0.2057 0.1170 0.0605 0.07100.3889 0.2753 0.2462 0.0842 0.19080.4067 0.2834 0.3249 0.0954 0.25860.4170 0.2850 0.3260 0.1343 0.33070.4547 0.3900 0.3427 0.1465 0.39450.4845 0.4073 0.3757 0.1639 0.43000.5583 0.4504 0.3958 0.3017 0.43620.5989 0.4979 0.3981 0.3242 0.49180.6669 0.6096 0.4378 0.4001 0.51550.7567 0.6643 0.4385 0.5154 0.55350.7844 0.6732 0.4564 0.5399 0.59340.8110 0.6948 0.5466 0.5708 0.61350.8641 0.7167 0.5619 0.6311 0.81860.8828 0.7626 0.5747 0.6575 0.82660.8997 0.8266 0.6748 0.7223 0.88620.9137 0.8344 0.7138 0.8319 0.88770.9337 0.8825 0.7209 0.8593 0.89790.9718 0.8962 0.8147 0.9509 0.93110.9880 0.8997 0.8844 0.9742 0.9969请输⼊等深分箱的深度h(1<h<20):3经过等深分箱,⽤箱均值平滑处理后的数据:B =0.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9799 0.8979 0.8495 0.9626 0.96400.9799 0.8979 0.8495 0.9626 0.96402.等宽分箱输⼊箱⼦的宽度w(0<w<1),将每列按等宽分箱,然后⽤箱均值平滑。

数据挖掘课程数据及数据预处理实验

数据挖掘课程数据及数据预处理实验

数据挖掘课程数据及数据预处理实验
数据挖掘课程通常涉及到许多不同类型的数据,包括结构化数据(如数据库中的表格数据)、半结构化数据(如XML文件或JSON 数据)和非结构化数据(如文本文件、图像和音频等)。

在数据挖掘课程中,学生通常会学习如何从这些不同类型的数据中提取有用的信息,并进行预测和分析。

数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤之一。

它包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等步骤,旨在使原始数据变得更适合进行数据挖掘分析。

在数据挖掘课程中,学生通常会学习如何对数据进行预处理,以便更好地应用各种数据挖掘技术和算法。

在数据挖掘课程的实验中,学生可能会使用一些常见的数据挖掘工具和编程语言,如Python、R、Weka等。

他们可能会进行数据清洗、特征选择、数据变换、模型训练和评估等实验。

这些实验旨在帮助学生加深对数据挖掘理论和技术的理解,并通过实际操作提高他们的数据挖掘能力。

此外,在数据挖掘课程的实验中,学生可能还会接触到一些常见的数据挖掘算法,如聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。

他们可能会应用这些算法来分析真实世界的数据集,并从中发现隐藏在数据背后的规律和模式。

总之,数据挖掘课程的实验旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论和技术,并通过实际操作加深对数据挖掘过程的理解和应用能力。

这些实验对于培养学生的数据分析和挖掘能力具有重要意义。

数据挖掘实验一数据预处理

数据挖掘实验一数据预处理

实验一、数据预处理学院计算机科学与软件学院•实验目的:(1)熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。

(2)浏览拟被处理的的数据,发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性等,针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。

(3)用 VC++编程工具编写程序,实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。

(4)调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据,选择适于全局优化的参数。

•实验原理:1 、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰,为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量,产生了大量数据预处理技术。

数据预处理有多种方法:数据清理,数据集成,数据变换,数据归约等。

这些数据处理技术在数据挖掘之前使用,大大提高了数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间。

2 、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值,平滑噪音数据,识别、删除离群点,并解决不一致来“清理”数据。

3 、数据集成数据集成数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储,如数据仓库或数据立方体。

4 、数据变换通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

5 、数据归约使用数据归约可以得到数据集的压缩表示,它小得多,但能产生同样(或几乎同样的)分析结果。

常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。

三、实验内容:1 、主要代码及注释头文件#include<iostream>#include<string>#include<fstream>#include<algorithm>using namespace std;1、建立存储结构class Sales{public:string serial;int market;int posno;string date;int sn;int id;float num;float price;float total;void print(){cout << serial<< " " << market << " " << posno << " " << date << ""<<sn<<" "<<id<<" "<<num<<" "<<price<<" "<<total<<endl;}};2、打开源 txt 文件,并创建保存的 txt 文件ifstream infile("1020.txt",ios::in);/*string contents;*/if(infile.fail()){7cout << "error open!" << endl;}ofstream outfile("fl.txt",ios::out);if(!outfile){cout<<"open eror!"<<endl;exit(1);}3、访问 txt 文件中的数据while(!infile.eof())//判断 txt 是否结束{infile >> sal[sal_size].serial >> sal[sal_size].market >> sal[sal_size].posno>> sal[sal_size].date>> sal[sal_size].sn>> sal[sal_size].id>> sal[sal_size].num>> sal[sal_size].price>> sal[sal_size].total;sal_size++;}4、处理数据(1)判断购买数量是否为负if (sal[i].num<0){sal[i].num=-sal[i].num;}(2)统一日期为流水号前 8 位(既可以填补缺失值,又统一格式,同学们也可以分步做,先填补缺失值再改成统一格式)sal[i].date.assign(sal[i].serial ,0,8);(3)保存处理过的数据同时删除冗余数据(总额,POS 机号)outfile<<sal[i].serial <<"\t"<<sal[i].market<<"\t"<<sal[i].date<<"\t"<<sal[i].sn<<"\t"<<sal[i].id<<"\t"<<sal[i].num<<"\t"<<sal[i].price<<endl;(4)关闭 txt 文件infile.close();outfile.close();2 、实验数据实验数据保存在1019、1020、1021三个txt文件中•实验结果:处理前的数据(1019.txt,只列出了一部分):处理过程:处理后的部分数据:处理前的数据(1020.txt,只列出了一部分):处理过程:处理后的部分数据:处理前的数据(1021.txt,只列出了一部分):处理过程:处理后的部分数据:。

数据挖掘之数据预处理

数据挖掘之数据预处理

数据挖掘之数据预处理1. 引言数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程,而数据预处理是数据挖掘的第一步,也是最重要的一步。

数据预处理的目标是将原始数据转化为适合数据挖掘算法处理的形式,包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。

本文将详细介绍数据预处理的各个方面。

2. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,它的目标是处理原始数据中的错误、缺失、重复和不一致等问题,以提高数据质量和准确性。

数据清洗的主要步骤包括:2.1 缺失值处理缺失值是指数据中的某些属性或变量没有取值的情况。

缺失值可能会导致数据分析的偏差和错误,因此需要进行处理。

常见的缺失值处理方法包括删除缺失值、插补缺失值和使用特殊值表示缺失值等。

2.2 异常值处理异常值是指数据中与大多数观测值显著不同的观测值。

异常值可能会对数据分析和模型建立产生不良影响,因此需要进行处理。

常见的异常值处理方法包括删除异常值、平滑异常值和将异常值替换为合理值等。

2.3 重复值处理重复值是指数据中出现了重复的观测值。

重复值可能会导致数据分析的偏差和错误,因此需要进行处理。

常见的重复值处理方法包括删除重复值、合并重复值和将重复值替换为合理值等。

3. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并为一个一致的数据集的过程。

数据集成的目标是消除数据源之间的冗余和不一致性,以提供更全面和准确的数据。

数据集成的主要步骤包括:3.1 实体识别实体识别是指从不同数据源中识别出具有相同或相似含义的实体。

实体识别是数据集成的第一步,它的目标是消除不同数据源中的冗余数据。

常见的实体识别方法包括基于规则的实体识别和基于相似度的实体识别等。

3.2 属性冲突解决属性冲突是指不同数据源中的同一属性具有不同的取值。

属性冲突解决是数据集成的关键步骤,它的目标是将不同数据源中的属性值进行一致化。

常见的属性冲突解决方法包括选择最优值、合并多个值和使用特殊值表示冲突等。

3.3 数据重构数据重构是指将不同数据源中的数据进行转换和整合,以便于数据挖掘算法的处理。

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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(struct
chain));
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;
else
mid=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]);
}
else
printf("%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。

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