叶志伟数据挖掘实验指导书(算法编程部分)

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数据挖掘实验报告1

实验一 ID3算法实现一、实验目的通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。

加深对相关算法的理解过程。

实验类型：验证计划课间：4学时二、实验内容1、分析决策树算法的实现流程；2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程；3、根据算法描述编程实现算法，调试运行；4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。

三、实验方法算法描述：以代表训练样本的单个结点开始建树；若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记；否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性；对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本；算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止：给定结点的所有样本属于同一类；没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行四、实验步骤1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述：Struct{int Attrib_Col; // 当前节点对应属性int Value; // 对应边值Tree_Node* Left_Node; // 子树Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点int ClassNo; // 对应分类标号}Tree_Node;2、整体算法流程主程序：InputData();T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib);OutputRule(T);释放内存;3、相关子函数：3.1、 InputData(){输入属性集大小Num_Attrib;输入样本数Num_Record;分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib];输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]；获取类别数C(从最后一列中得到);}3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib){Int Class_Distribute[C];If (Record_No==0) { return Null }N=new tree_node();计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0;For (i=0;i<Num_Attrib;i++)If (Data[0][i]>=0) Temp_Num_Attrib++;If Temp_Num_Attrib==0{N->ClassNo=最多的类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}If Class_Distribute中仅一类的分布大于0{N->ClassNo=该类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}InforGain=0;CurrentCol=-1;For i=0;i<Num_Attrib-1;i++){TempGain=Compute_InforGain(Data,Record_No,I,Num_Attrib); If (InforGain<TempGain){ InforGain=TempGain; CurrentCol=I;}}N->Attrib_Col=CurrentCol;//记录CurrentCol所对应的不同值放入DiferentValue[]；I=0;Value_No=-1;While i<Record_No {Flag=false;For (k=0;k<Value_No;k++)if (DiferentValu[k]=Data[i][CurrentCol]) flag=true;if (flag==false){Value_No++;DiferentValue[Value_No]=Data[i][CurrentCol] } I++;}SubData=以Data大小申请内存空间；For (i=0;i<Value_No;i++){k=-1;for (j=0;j<Record_No-1;j++)if (Data[j][CurrentCol]==DiferentValu[i]){k=k++;For(int i1=0;i1<Num_Attrib;i1++)If (i1<>CurrentCol)SubData[k][i1]=Data[j][i1];Else SubData[k][i1]=-1;}N->Attrib_Col=CurrentCol;N->Value=DiferentValu[i];N->Isleaf=false;N->ClassNo=0;N->Left_Node=Build_ID3(SubData,k+1, Num_Attrib);N->Right_Node=new Tree_Node;N=N->Right_Node;}}3.3、计算信息增益Compute_InforGain(Data,Record_No, Col_No, Num_Attrib) {Int DifferentValue[MaxDifferentValue];Int Total_DifferentValue;Int s[ClassNo][MaxDifferentValue];s=0;// 数组清0;Total_DifferentValue=-1;For (i=0;i<Record_No;i++){J=GetPosition(DifferentValue,Total_DifferentValue,Data[i][Col_no]);If (j<0) {Total_DifferentValue++;DifferentValue[Total_DifferentValue]=Data[i][Col_no];J=Total_DifferentValue;}S[Data[i][Num_Attrib-1]][j]++;}Total_I=0;For (i=0;i<ClassNo;i++){Sum=0;For(j=0;j<Record_No;j++) if Data[j][Num_Attrib-1]==i sum++; Total_I=Compute_PI(Sum/Record_No);}EA=0;For (i=0;i<Total_DifferentValue;i++);{ temp=0;sj=0; //sj是数据子集中属于类j的样本个数；For (j=0;j<ClassNO;j++)sj+=s[j][i];For (j=0;j<ClassNO;j++)EA+=sj/Record_No*Compute_PI(s[j][i]/sj);}Return total_I-EA;}3.4、得到某数字在数组中的位置GetPosition(Data, DataSize,Value){For (i=0;i<DataSize;i++) if (Data[i]=value) return I;Return -1;}3.5、计算Pi*LogPiFloat Compute_PI(float pi){If pi<=0 then return 0;If pi>=1 then return 0;Return 0-pi*log2(pi);}五、实验报告要求1、用C语言实现上述相关算法（可选择利用matlab函数实现）2、实验操作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。

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。

《数据挖掘与机器学习》教学大纲

《数据挖掘与机器学习》教学大纲01课程性质本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘与机器学习模型。

培养学生数据分析和处理的能力。

该课程的先修课程有概率论与数理统计、数据库原理和程序设计等。

02教学目的本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。

通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。

03教学内容本课程全面而又系统地介绍了数据挖掘与机器学习的方法和技术，反映了当前数据挖掘和机器学习研究的最新成果。

本课程主要学习的内容包括Python 数据分析与可视化基础、认识数据、数据预处理、回归分析、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、神经网络与机器学习基础、离群点检测以及Python 数据挖掘案例分析等内容。

04教学时数本课程的教学时数为72学时，理论教学54学时，实验教学18学时。

第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘与机器学习的基本概念、数据挖掘过程、数据挖掘的主要任务以及数据挖掘使用的主要技术。

2.了解数据挖掘与机器学习的应用和面临的问题。

3.对数据挖掘和机器学习能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。

4.熟练应用Jupyter notebook的开发环境。

教学时数：4学时。

考核要点：了解数据挖掘的定义和功能，理解数据挖掘在何种数据上进行, 数据挖掘可以挖掘什么类型的模式，掌握初级的数据分析方法。

第二章Python数据分析与挖掘基础教学要点：1.理解和掌握Python基础语法、内建的数据结构、Numpy数值运算基础、Pandas统计分析基础。

2.掌握Matplotlib图表绘制基础等数据分析和可视化方法。

教学时数：6学时。

考核要点：掌握Python编程基础，数据分析与可视化方法。

第三章认识数据教学要点：1.理解和掌握数据对象和属性类型，数据的基本统计描述，掌握度量数据相似性和相异性的方法。

数据仓库与数据挖掘课程实验指导书

潘怡编著《数据仓库与数据挖掘》课程实验指导书长沙学院计算机科学与技术系2009年9月前言本书是《数据仓库与数据挖掘》课程及《数据分析与挖掘》的实验指导书。

全书分为三个部分，第一部分为实验内容对每个实验的实验目的、实验类型、实验学时、实验原理及知识点、实验环境（硬件环境、软件环境）和实验内容及步骤进行简单介绍，第二部分为实验指导对每个实验的实验方法，实验步骤及补充的实验知识进行详细介绍，第三部分为实验报告。

本实践课程主要介绍数据仓库的工作机理及其构建过程，。

要求学生熟练使用数据库管理系统MS SQL Server，掌握典型的数据仓库系统及其开发工具的使用，理解数据挖掘的工作原理与流程，掌握典型数据挖掘技术及其工具的使用方法，熟悉SQL SERVER BI DE V集成挖掘环境。

要求学生实验前认真准备，实验后提供实验报告，给出详细设计方法以及设计依据。

实验报告的格式应采用统一封面，统一的实验报告纸。

封面应包括：课程名称、实验序号、名称、专业、班级、姓名、同组实验者、实验时间。

实验报告内容应包括：实验名称、目的、内容、实验步骤、实验记录、数据处理（或原理论证、或实验现象描述、或结构说明等）。

目录第一部分实验内容实验1：实践SQL Server数据多维分析环境实验2：实践关联规则挖掘方法实验3：实践决策树挖掘方法实验4：实践聚类挖掘方法实验5：实践神经网络挖掘方法第二部分实验指导实验1：实践SQL Server数据多维分析环境实验2：实践关联规则挖掘方法实验3：实践决策树挖掘方法实验4：实践聚类挖掘方法实验5：实践神经网络挖掘方法第三部分实验报告第一部分实验内容实验1：实践SQL Server数据多维分析环境一．实验目的学习和掌握Sql Server 2005 Analysis Services 工具集，包括如何在BI Development Studio 的Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、层次结构和多维数据集，如何查看多维数据集和维度，理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法。

数据挖掘实验报告代码

一、实验背景数据挖掘是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取有用信息、模式和知识。

本实验旨在通过Python编程语言，对某个具体数据集进行数据挖掘，以了解数据集的特征、发现潜在的模式和规律。

二、实验目的1. 掌握Python在数据挖掘领域的应用。

2. 熟悉常用的数据挖掘算法。

3. 提高对数据集分析和处理的能力。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 数据集：某电商网站用户购买数据集4. 工具：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn四、实验内容1. 数据预处理2. 数据可视化3. 模式发现4. 模型构建与评估五、实验步骤1. 数据预处理```pythonimport pandas as pd# 读取数据集data = pd.read_csv("user_data.csv")# 数据清洗# 去除缺失值data.dropna(inplace=True)# 数据类型转换data["user_id"] = data["user_id"].astype(int)data["age"] = data["age"].astype(int)data["gender"] = data["gender"].astype(str)data["purchase_amount"] = data["purchase_amount"].astype(float)# 数据缩放from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()data[["age", "purchase_amount"]] = scaler.fit_transform(data[["age", "purchase_amount"]])```2. 数据可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 年龄分布plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(data["age"], bins=50, color="skyblue")plt.title("Age Distribution")plt.xlabel("Age")plt.ylabel("Frequency")plt.show()# 性别比例gender_counts = data["gender"].value_counts()plt.figure(figsize=(10, 6))gender_counts.plot(kind="bar", color=["skyblue", "salmon"])plt.title("Gender Ratio")plt.xlabel("Gender")plt.ylabel("Count")plt.show()# 购买金额分布plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(data["purchase_amount"], bins=50, color="skyblue")plt.title("Purchase Amount Distribution")plt.xlabel("Purchase Amount")plt.ylabel("Frequency")plt.show()```3. 模式发现```pythonfrom sklearn.cluster import KMeans# 使用K-means聚类算法发现用户群体kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)data["cluster"] = kmeans.fit_predict(data[["age", "purchase_amount"]]) # 分析不同用户群体的购买金额分布for i in range(3):plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(data[data["cluster"] == i]["purchase_amount"], bins=50, color="skyblue")plt.title(f"Cluster {i} Purchase Amount Distribution")plt.xlabel("Purchase Amount")plt.ylabel("Frequency")plt.show()```4. 模型构建与评估```pythonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 将数据集分为训练集和测试集X = data[["age", "gender", "cluster"]]y = data["purchase_amount"]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)# 构建随机森林分类器rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)rf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集y_pred = rf.predict(X_test)# 评估模型accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Model Accuracy: {accuracy}")```六、实验结果与分析1. 数据预处理：通过数据清洗、类型转换和缩放，使数据集更适合后续分析。

叶志伟数据挖掘实验指导书(算法编程部分)

《数据挖掘与数据仓库》实验指导书2013年计算机学院计算应用实验1 Apriori算法实现一、实验目的1、掌握Apriori算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程；2、根据算法描述编程实现算法，调试运行。

并结合相关实验数据进行应用，得到分析结果。

数据和删除数据的操作。

实验类型：综合计划课间：2学时二、实验内容1、频繁项集的生成与Apriori算法实现；2、关联规则的生成过程与Rule-generate算法实现；3、结合样例对算法进行分析；三、实验步骤编写程序完成下列算法：1、Apriori算法输入：数据集D；最小支持数minsup_count；输出：频繁项目集LL1={large 1-itemsets}For (k=2; Lk-1≠Φ; k++)Ck=apriori-gen (Lk-1); // Ck是k个元素的候选集For all transactions t∈D dobegin Ct=subset(Ck,t); //Ct是所有t包含的候选集元素for all candidates c ∈Ct do c.count++;endLk={c ∈Ck| c.count ≧ minsup_count }EndL=∪Lk;2、apriori-gen (Lk-1) 候选集产生算法输入： (k-1)-频繁项目集Lk-1输出： k-频繁项目集CkFor all itemset p∈Lk-1 doFor all itemset q∈Lk-1 doIf p.item1=q.item1, p.item2=q.item2, …,p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1<q.itemk-1 thenbegin c=p∞qif has_infrequent_subset(c, Lk-1)then delete celse add c to CkEndReturn Ck3、has_infrequent_subset(c, Lk-1)功能：判断候选集的元素输入：一个k-频繁项目集Lk-1 ，(k-1)-频繁项目集Lk-1输出：c是否从候选集中删除的布尔判断For all (k-1)-subsets of c doIf Not(S∈Lk-1) THEN return TRUE;Return FALSE;4、Rule-generate(L,minconf)输入：频繁项目集；最小信任度输出：强关联规则算法：FOR each frequent itemset lk in Lgenerules(lk,lk);5、Genrules递归算法：Genrules(lk:frequent k-itemset, xm:frequent m-itemset)X={(m-1)-itemsets xm-1 | xm-1 in xm};For each xm-1 in XBEGIN conf=support(lk)/support(xm-1);IF (conf≧minconf) THENBEGIN输出规则:xm-1->(lk-xm-1),support,confidence;IF (m-1)>1) THEN genrules(lk,xm-1);END;END;结合相关样例数据对算法进行调试，并根据相关实验结果对数据进行分析，四、实验报告要求1、用C语言或者其他语言实现上述相关算法。

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。

数据挖掘实验大纲

《数据仓库和数据挖掘》实验教学大纲课程编号：11241341课程类别：必修课适用层次：本科适用专业：工商管理学院工商管理专业适用学期：第6学期课程总学时：64实验学时：20开设实验项目数：5考核方式：考试一、实验教学目的及要求数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代，90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新的千年继续繁荣。

数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域，从多个学科汲取营养。

这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高信能计算和数据可视化。

本课程作为工商管理学院工商管理专业的专业选修课程，以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内容，以方法的应用为主线，系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识，使学生尽快掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念，基本方法和应用背景。

通过实验教学环节，对学生进行实践技能和科学研究方法的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心基础技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。

同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。

三、实验考核方式与标准1.实验报告实验报告的内容包括：实验目的、实验题目、实验内容、程序代码、程序运行的数据及程序运行结果。

2.考核方式实验课考核成绩按照出勤情况、上机情况和书写实验报告的情况给出成绩：优、良、中、及格、不及格等五级成绩，实验课成绩占课程总成绩的比例10%。

为了使学生能够重视实验课的教学，完善实验报告的批改工作，特制定批改实验报告具体标准如下：成绩的给定以学生的学习态度，实验的效果，报告的内容来定。

优：按时参加实验课，能够认真地全部完成教师布置的任务，并能积极主动地提出问题、思考问题，认真书写实验报告。

良：按时参加实验课，能够认真地全部完成教师布置的任务，认真书写实验报告。

数据挖掘教学大纲

西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲数据挖掘一、说明（一）课程性质数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。

先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。

（二）教学目的数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。

数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。

数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。

数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。

通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。

（三）教学内容本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容（四）教学时数本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。

（五）教学方式本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。

二、本文第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。

2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。

3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。

教学时数：3学时。

教学内容：第一节什么是数据挖掘（0.5学时）数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时）关系数据库、数据仓库、事务数据库第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时）关联分析、分类和预测、聚类分析第四节数据挖掘系统的分类（1学时）数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。

《金融数据挖掘》实验指导书

《金融数据挖掘》实验指导书（网络收集，版权归原作者所有）浙江工商大学金融学院目录前言 (3)实验一、优化算法程序设计 (4)1．进退法 (4)2．黄金分割法 (6)3．二次插值法 (7)实验二、关联规则挖掘算法 (9)实验三、决策树ID3算法 (12)实验四、遗传算法程序设计 (14)实验五、神经网络(BP)算法 (16)前言本课程将系统介绍数据挖掘的基本原理和常用算法以及数据挖掘的发展情况和应用情况。

通过本课程的学习，学生应达到如下要求：1、理解什么是数据挖掘及数据挖掘的应用。

2、熟悉数据挖掘的常用算法并完成算法的程序设计。

3、了解当前数据挖掘的研究动态和最新进展。

本课程主要讲解数据挖掘的经典算法，如著名的关联规则，ID3算法，遗传算法，神经网络(BP)等。

同时介绍每种算法的特点和具体应用情况，要求学生理解这几种算法的基本原理和详细执行过程并完成其中几种算法的程序设计。

我们要求学生采用任何一种自己熟悉的编程语言完成算法的程序设计，如C/C++、Delphi、VB、VC、C#等，我们采用VB、VC等常用的开发平台来实现算法的程序设计。

实验一、优化算法程序设计1．进退法实验目的：理解进退法确定函数极小值区间和求极小值的过程和原理，完成程序设计并得出正确结果。

实验内容：用进退法确定函数432()46164f x x x x x =−−−+最小值所在的区间和最小值。

(1)、进退法求函数极小值实验步骤：1、选择一种自己熟悉的语言进行程序设计，这里以Visual Basic 6.0为例。

2、设计好界面后进行编码，以完成算法所要求的目的。

3、任意取初始点和初始步长(注意不能为0)，并取所要求的计算精度0a 0h 0h ε，令0,0x a h h ==，计算1()f x ϕ=。

4、计算2()f x h ϕ=+。

5、如果21ϕϕ<，令x x h =+，12ϕϕ=，2h h =，转4。

6、若21ϕϕ≥，判断||h ε≤？若||h ε≤，则停止迭代，*x x =。

数据挖掘课程设计

【数据挖掘课程设计】----3-4-5规则划分目录一实验目的-----------------------------3 二实验内容-----------------------------3 三实验要求-----------------------------3 四实验准备-----------------------------3 五实验步骤-----------------------------4 六功能代码-----------------------------5 七实验结果-----------------------------9 八实验心得----------------------------10一．实验目的1.加强对3-4-5规则划分算法的了解2.加强对Java语言的理解与动手操作能力3.进一步熟悉eclipse环境。

二．实验内容3-4-5规则介绍3-4-5规则可以用来将数值数据分割成相对一致，看上去自然的区间。

一般，该规则根据最高有效位的取值范围，递归逐层地将给定的数据区域划分成3，4或5个相对等宽的区间。

我们将用一个例子解释这个规则的用法。

规则如下：如果一个区间在最高有效位包含３，６，７或９个不同的值，则将该区间划分为３个区间（对３，６，９，划分为３个等宽的区间；对于７，按２-３-２分组，划分成３个区间）。

如果在最高位包含２，４，８个不同的值，则将区间划分为４个等宽的区间。

如果在最高有效位包含１，５，１０个不同的值，则将区间划分成５个等宽的区间。

该规则可以递归地用于每个区间，为给定的数值属性创建概念分层。

三．实验要求用Java语言实现3-4-5规则划分算法。

四．实验准备1.了解3-4-5规则划分的具体过程2.具体详细的算法模块用什么方法实现分析3.对总体进行可行性的研究4.具体的编程实现3-4-5规则划分5. 算法优点缺点优点：可以将数据分割成相对一致、看上去自然的区间缺点：需要自己确定数据来开始分割，要有一定数据分析能力五．实验步骤六．功能代码1.自定义数据的low和high的值为以后做准备package zhj;public class Data {private int low;private int high;public Data(int low ,int high){this.low=low;this.high=high;}public String toStirng(){return "("+low+","+high+"]";}public int getHigh() {return high;}public void setHigh(int high) {this.high = high;}public int getLow() {return low;}public void setLow(int low) {this.low = low;}}2.基本功能代码import java.util.ArrayList;public class MyData {private int min;private int max;private int low = -159867;private int high = 1838761;private int msd;private int low1;private int high1;private ArrayList<Data> a = new ArrayList<Data>();// 区间的存储public MyData(int min, int max) {this.min = min;this.max = max;this.msd = (int) (Math.pow(10, ("" + max).length() - 1));this.low1 = -msd;this.high1 = (Integer.parseInt((high + "").substring(0, 1)) +1) * msd;a.add(new Data(low1, high1));}public void three() {// 第三步ArrayList<Data> a1 = new ArrayList<Data>();a1.add(a.get(0));a.removeAll(a);// 清空int temp = a1.get(0).getLow();for (int i = 0; i < count(a1.get(0)); i++) {temp += msd;// System.out.println("temp="+temp);if (temp > a1.get(0).getHigh()) {temp -= msd;temp += msd / 10;}a.add(new Data(a1.get(0).getLow() + temp, temp));}}public void four() {// 第四步int lows = -(int) ((Integer.parseInt((min + "").substring(1, 2)) + 1) * Math.pow(10, (min + "").length() - 1));int highs = (int) ((Integer.parseInt((max + "").substring(0, 1)) + 1) * Math.pow(10, (max + "").length() - 1));a.remove(0);a.add(0, new Data(lows, 0));a.add(new Data(a.get(2).getHigh(), highs));}public void finall() {// 第五步ArrayList<Data> a1 = new ArrayList<Data>();// 复制前一个区间集for (int i = 0; i < a.size(); i++) {a1.add(a.get(i));}a.removeAll(a);// 清空区间for (int i = 0; i < a1.size(); i++) {// 取出没个区间并且按照3-4-5规则划分getInt(count(a1.get(i)), a1.get(i));}// if(!isTrue()){//迭代// finall();// System.out.println(this.printA());// }}public boolean isTrue(){//停止迭代的条件for (int i = 0; i < a.size(); i++) {if((a.get(i).getHigh()-a.get(i).getLow())<100000){return true;}}return false;}public void getInt(int k, Data d) {// 通过传进要划分的区间和将要划分为k个区间int x = (d.getHigh() - d.getLow()) / k;// 区间的步长for (int i = 0; i < k; i++) {a.add(new Data(d.getLow() + i * x, d.getLow() + (i + 1) * x));// 把最后一层的区间添加到区间列表}}public int count(Data d) {// 返回下一个分区间的大小int m = -1;switch (counts(d)) {case 1:case 5:case 10:m = 5;break;case 3:case 6:case 9:m = 3;break;case 2:case 4:case 8:m = 4;break;default:// System.out.println("default!");break;}return m;}public int counts(Data d) {// 计算1-10合法int k;k = (d.getHigh() - d.getLow()) / msd;if (k <= 10) {return k;} else {k = 10 * (d.getHigh() - d.getLow()) / msd;}return k;}public String toString() {return "相关数据：\n" + "min=" + min + "\nmax=" + max + "\nlow=" + low+ "\nhigh=" + high + "\nmsd=" + msd + "\nlow1=" + low1+ "\nhigh1=" + high1 + "\n**************";}public ArrayList<Data> getA() {return a;}public void setA(ArrayList<Data> a) {this.a = a;}public String printA() {String str = "划分后的区间：\n";for (int i = 0; i < a.size(); i++) {str += a.get(i).toStirng() + "\n";}return str;}public static void main(String[] args) {MyData m = new MyData(-351976, 4700896);System.out.println(m);System.out.println(m.printA());m.three();System.out.println(m.printA());m.four();System.out.println(m.printA());m.finall();System.out.println(m.printA());m.finall();System.out.println(m.printA());}}相关数据：min=-351976max=4700896low=-159867high=1838761msd=1000000low1=-1000000high1=2000000**************划分后的区间：(-1000000,2000000]划分后的区间：(-1000000,0](0,1000000] (1000000,2000000]划分后的区间：(-4000000,0](0,1000000] (1000000,2000000] (2000000,5000000]划分后的区间：(-4000000,-3000000] (-3000000,-2000000] (-2000000,-1000000] (-1000000,0](0,200000] (200000,400000] (400000,600000] (600000,800000] (800000,1000000] (1000000,1200000] (1200000,1400000] (1400000,1600000] (1600000,1800000] (1800000,2000000] (2000000,3000000] (3000000,4000000] (4000000,5000000]通过此次课程设计，加强了对3-4-5规则划分的理解，也是自己的动手能力有所提高。

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。

《数据挖掘技术与应用》实验指导书(排)

《数据挖掘技术与应用》实验指导书邓克文编重庆大学经济与工商管理学院2014年7月目录第一章数据挖掘及工具简介 (1)1.1数据挖掘的基本概念 (1)1.2数据挖掘的基本框架及流程 (1)1.3数据挖掘软件工具 (1)第二章基础实验篇 (2)2.1实验一分类 (2)2.2实验二预测 (21)2.3实验三聚类 (33)2.4实验四关联分析 (45)2.5实验五RFM模型 (51)2.6基于遗传算法的变量选择 (66)参考文献 (77)附录 (78)第一章数据挖掘及工具简介1.1数据挖掘的基本概念1.2数据挖掘的基本框架及流程1.3 数据挖掘软件工具第二章基础实验篇2.1 实验一分类一、实验目的通过本次实验，学会使Clememtine软件及R软件进行数据挖掘的分类实验，撑握以下知识点：(1) Logistic分类模型；(2) 决策树C5.0分类模型及其Cost矩阵设置的重要作用；(3) 贝叶斯网络分类模型；(5) 支持向量机模型；(6) 神经网络模型；(7) 运用R软件进行连续函数离散化数据预处理，并对该数据用上述3个模型进行挖掘，最后与连续性原始数据的挖掘结果进行对比，并得出相关结论；(8) 运用Clememtine软件解决数据预处理中的缺失值填充问题。

二、实验安排1．学时：本实验安排8个学时，主要用于完成实验及实验报告。

2．时间：由实验室统一安排3．地点：由实验室统一安排三、实验工具PC电脑1台，Windows 7系统，Clememtine 12.0 数据挖掘软件，R软件，以及上市公司ST数据集和Clememtine自带的telco.sav数据集。

四、知识准备五、实验背景六、实验过程实验1：基础模型1.按顺序拖动并设置以下节点。

（1）设置数据来源（source中的excel来源）。

（2）将320.xls指向table，运行table。

结果如下。

点击此处选择数据源。

Table节点运行后，我们可以看到数据源的具体内容，其包含320个上市公司的财务指标以及在该财务指标下第二年是否被ST的数据，ST＝1表示次年被ST，ST＝0则表示未被ST，其中X1至X18表示净利润率、资产收益率等18边续性的财务变量，最后一个变量为Flag类型ST变量。

数据挖掘6个实验实验报告

中南民族大学计算机科学学院《数据挖掘与知识发现》综合实验报告姓名年级专业软件工程指导教师学号序号实验类型综合型2016年12 月10 日一、使用Weka建立决策树模型1、准备数据：在记事本程序中编制ColdType-training.arff，ColdType-test.arff。

2、加载和预处理数据。

3、建立分类模型。

（选择C4.5决策树算法）4、分类未知实例二、使用Weka进行聚类1、准备数据：使用ColdType.csv文件作为数据集。

2、加载和预处理数据。

3、聚类（用简单K -均值算法）4、解释和评估聚类结果三、完成感冒类型的相关操作及相应处理结果1.加载了ColdType-training.arff文件后的Weka Explorer界面：2.感冒类型诊断分类模型输出结果：Sore-throat = Yes| Cooling-effect = Good: Viral (2.0)4.感冒类型诊断聚类结果：Cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1(10) (5) (5) ================================================= Increased-lym Yes Yes No Leukocytosis Yes No Yes Fever Yes Yes Yes Acute-onset Yes Yes No Sore-throat Yes No Yes Cooling-effect Good Good Notgood Group Yes Yes NoTime taken to build model (full training data) : 0 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 5 ( 50%)1 5 ( 50%)Class attribute: Cold-typeClasses to Clusters:0 1 <-- assigned to cluster5 1 | Viral0 4 | BacterialCluster 0 <-- ViralCluster 1 <-- BacterialIncorrectly clustered instances : 1.010 %分析:由诊断聚类结果图可知，聚类中有两个簇Cluster0和Cluster1,分别对应Viral类和Bacterial类，但有一个实例被聚类到错误的簇，聚类错误率为10%。

数据挖掘实验指导书

《数据挖掘》实验指导书2011年3月1日长沙学院信息与计算科学系前言随着数据库技术的发展，特别是数据仓库以及Web等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富，知识缺乏的严重局面。

针对如何有效地利用这些海量的数据信息的挑战，数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的生命力。

数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段，是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。

因此加强数据挖掘领域的理论与实践学习也已成为专业学生的必修内容。

本实验指导书通过大量的实例，循序渐进地引导学生做好各章的实验。

根据实验教学大纲，我们编排了五个实验，每个实验又分了五部分内容：实验目的、实验内容、实验步骤、实验报告要求、注意事项。

在实验之前，由教师对实验作一定的讲解后，让学生明确实验目的，并对实验作好预习工作。

在实验中，学生根据实验指导中的内容进行验证与总结，然后再去完成实验步骤中安排的任务。

实验完成后，学生按要求完成实验报告。

整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。

实验一 K-Means聚类算法实现一、实验目的通过分析K-Means聚类算法的聚类原理，利用Vc编程工具编程实现K-Means聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。

实验类型：验证计划课间：4学时二、实验内容1、分析K-Means聚类算法；2、分析距离计算方法；3、分析聚类的评价准则；4、编程完成K-Means聚类算法，并基于相关实验数据实现聚类过程；三、实验方法1、K-means聚类算法原理K-means聚类算法以k为参数，把n个对象分为k个簇，以使簇内的具有较高的相似度。

相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。

算法描述：输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库输出：使平方误差准则最小的k个簇过程：任选k个对象作为初始的簇中心；Repeatfor j=1 to n DO根据簇中对象的平均值，将每个对象赋给最类似的簇for i=1 to k DO更新簇的平均值计算EUnitl E不再发生变化按簇输出相应的对象2、聚类评价准则：E的计算为：∑∑=∈-=ki Cx iix xE12| |四、实验步骤4.1 实验数据P192：154.2初始簇中心的选择选择k个样本作为簇中心For (i=0;i<k;i++)For (j=0;j<AttSetSize;j++)ClusterCenter[i][j]=DataBase[i][j]4.3 数据对象的重新分配Sim=某一较大数；ClusterNo=-1;For (i=0;i<k;i++)If (Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i])<Sim){Sim=Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i]);ClusterNo=i;}ObjectCluster[j]=ClusterNo;4.4 簇的更新For (i=0;i<k;i++){Temp=0;Num=0;For (j=0;j<n;j++)If (ObjectCluster[j]==i){Num++; Temp+=DataBase[j];}If (ClusterCenter[i]!=Temp) HasChanged=TRUE;ClusterCenter[i]=Temp;}4.5 结果的输出For (i=0;i<k;i++){Printf(“输出第%d个簇的对象:”，i);For (j=0;j<n;j++)If (ObjectCluster[j]==i) printf(“%d ”,j);Printf(“\n”);Printf(“\t\t\t 簇平均值为(%d,%d)\n”, ClusterCenter[i][0], ClusterCenter[i][1]);}五、注意事项1、距离函数的选择2、评价函数的计算实验二 DBSCAN算法实现一、实验目的要求掌握DBSCAN算法的聚类原理、了解DBSCAN算法的执行过程。

数据挖掘技术实验指导书

实验指导书数据挖掘技术适用专业：信息与计算科学及相关专业计算机与信息学院编2011年5月实验一一、实验名称WEKA的使用与数据准备二、实验目的熟悉数据挖掘的常用软件WEKA的安装和环境，理解weka的数据格式，掌握数据格式的转换，理解数据预处理的必要性和基本方法。

三、实验平台计算机、软件WEKA、UtraEdit四、实验数据bank-data.csv（在教材配套光盘的\CompanionCD\Datafiles\Chapter_7_AR 目录下）weather.arff（WEKA安装目录的“data”子目录）五、实验方法和步骤1、实验准备(1)访问WEKA网站/ml/weka，下载带JAVA虚拟机版本的WEKA,保存在U盘中。

(2)阅读课本第8章5.11-8.14小结的内容。

(3)将实验所需数据bank-data.csv 从光盘拷贝只U盘中。

2、了解weka的环境(1)安装weka，了解weka的环境(2)打WEKA自带的“weather.arff”文件，了解arff文件的格式3、数据准备（1）将原来的“bank-data.csv”文件转化为arff文件“bank-data.arff”。

（2）把“ID”属性去掉。

（3）把“Children”属性转换成数值型的值{0,1,2,3}。

（4）使用“Discretize”的Filter把“age”和“income”的离散化，另存文件为bank_data_final.arff六、实验指导1. 简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过/ml/weka得到。

同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。

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机器学习算法，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。

数据挖掘分析技术作业指导书

数据挖掘分析技术作业指导书第1章数据挖掘概述 (3)1.1 数据挖掘的基本概念 (3)1.2 数据挖掘的主要任务与过程 (3)1.3 数据挖掘的应用领域 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (4)2.1.3 重复值处理 (4)2.2 数据集成 (4)2.2.1 数据集成方法 (4)2.2.2 数据集成策略 (5)2.2.3 数据集成质量控制 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 属性构造 (5)2.3.3 数据离散化 (5)2.4 数据归一化与离散化 (5)2.4.1 数据归一化 (5)2.4.2 数据离散化 (5)2.4.3 离散化方法 (5)2.4.4 离散化策略 (5)第3章数据仓库与联机分析处理 (5)3.1 数据仓库的基本概念 (5)3.1.1 定义与特点 (6)3.1.2 数据仓库架构 (6)3.1.3 数据仓库与操作型数据库的区别 (6)3.2 数据仓库的构建与维护 (6)3.2.1 数据仓库构建策略 (6)3.2.2 数据抽取与转换 (6)3.2.3 数据仓库维护 (6)3.3 联机分析处理技术 (6)3.3.1 基本概念与分类 (7)3.3.2 OLAP操作 (7)3.3.3 OLAP关键特性 (7)3.4 数据立方体的构建与应用 (7)3.4.1 数据立方体的构建 (7)3.4.2 数据立方体的应用 (7)3.4.3 数据立方体的优化 (7)第4章关联规则挖掘 (7)4.1 关联规则的基本概念 (7)4.2 Apriori算法 (8)4.3 FPgrowth算法 (8)4.4 关联规则挖掘的应用 (8)第5章分类与预测 (8)5.1 分类的基本概念 (8)5.2 决策树算法 (9)5.3 朴素贝叶斯算法 (9)5.4 支持向量机算法 (9)第6章聚类分析 (10)6.1 聚类的基本概念 (10)6.2 Kmeans算法 (10)6.3 层次聚类算法 (10)6.4 密度聚类算法 (11)第7章时间序列分析与预测 (11)7.1 时间序列的基本概念 (11)7.2 时间序列的预处理 (11)7.3 时间序列预测方法 (11)7.4 时间序列模型的选择与应用 (12)第8章异常检测与空间数据挖掘 (12)8.1 异常检测的基本概念 (12)8.2 基于距离的异常检测方法 (12)8.3 基于密度的异常检测方法 (13)8.4 空间数据挖掘及其应用 (13)第9章文本挖掘与情感分析 (13)9.1 文本挖掘的基本概念 (13)9.2 文本预处理技术 (13)9.3 文本分类与聚类 (14)9.4 情感分析与观点挖掘 (14)第10章数据挖掘项目实施与评估 (14)10.1 数据挖掘项目实施流程 (14)10.1.1 项目启动 (14)10.1.2 数据准备 (15)10.1.3 数据挖掘建模 (15)10.1.4 模型评估与优化 (15)10.1.5 模型部署与应用 (15)10.2 数据挖掘模型的评估与优化 (15)10.2.1 模型评估指标 (15)10.2.2 模型优化策略 (15)10.2.3 模型调参技巧 (15)10.3 数据挖掘项目的管理与风险控制 (15)10.3.1 项目管理 (15)10.3.2 风险识别与评估 (15)10.3.3 风险应对措施 (15)10.3.4 项目沟通与协作 (16)10.4 数据挖掘成果的应用与推广 (16)10.4.1 成果应用 (16)10.4.2 成果推广 (16)10.4.3 持续优化 (16)第1章数据挖掘概述1.1 数据挖掘的基本概念数据挖掘（Data Mining），又称知识发觉，是指从大量数据中通过算法和统计分析方法，挖掘出潜在的、有价值的信息和知识的过程。

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告＿学号＿指导教师开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期完成日期 2015年6月12日1.实验目的基于/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。

2.实验环境实验采用Weka平台，数据使用来自/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc-onsin (Original) Data Set数据。

Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。

Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。

它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。

Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

3.实验步骤3.1数据预处理本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli （正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。

数据挖掘算法模型实验指导书

数据挖掘算法模型实验指导书目录实验一决策树和随机森林实验 (2)实验二逻辑回归分类实验 (8)实验三朴素贝叶斯分类器实验 (15)实验四svm分类器实验 (22)实验五K-means聚类实验 (29)实验六高斯混合模型实验 (35)实验七python线性回归实验 (40)实验八协同过滤实验 (51)实验九关联分析实验 (58)实验十TF-IDF实验 (63)实验十一BP神经网络实验 (68)实验十二LSTM神经网络实验 (77)实验一决策树和随机森林实验【实验名称】决策树和随机森林实验【实验目的】掌握决策树和随机森林实验模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用；【背景描述】决策树与随机森林，属于监督学习，通过纯化指标的计算，确定分支方式，逐步构建成树形结构。

决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。

节点的类型有两种：内部节点和叶子节点。

其中，内部节点表示一个特征或属性的测试条件（用于分开具有不同特性的记录），叶子节点表示一个分类。

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

【知识准备】了解决策树与随机森林模型的使用场景，数据标准。

了解Python/Spark数据处理一般方法。

了解spark模型调用，训练以及应用方法【实验要求】完成决策树和随机森林实验【实验设备】Windows或Linux操作系统的计算机。

部署Spark，Python，本实验提供centos6.8环境。

【实验说明】采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，训练决策树与随机森林模型，对样本进行聚类。

【实验环境】Spark 2.3.1，Pyrhon3.X，实验在命令行pyspark中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。