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。

数据挖掘实验报告代码

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。

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。

数据预处理案例实验报告

数据预处理案例实验报告

一、实验背景随着大数据时代的到来,数据挖掘和数据分析成为热门的研究领域。

然而,在实际应用中,原始数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题,直接对数据进行挖掘和分析难以得到准确的结果。

因此,数据预处理成为数据挖掘和数据分析的重要环节。

本实验以某电商平台用户购买数据为例,进行数据预处理实验,旨在提高数据质量,为后续的数据挖掘和分析提供基础。

二、实验目的1. 了解数据预处理的流程和常用方法;2. 掌握缺失值处理、异常值处理、特征筛选等数据预处理技术;3. 提高数据质量,为后续的数据挖掘和分析提供基础。

三、实验数据本实验数据来源于某电商平台用户购买数据,包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额、用户性别、用户年龄、用户职业等字段。

四、实验步骤1. 数据加载与探索首先,使用Python的pandas库加载实验数据,并进行初步探索。

通过观察数据的基本统计信息,了解数据分布情况,为后续的数据预处理提供依据。

2. 缺失值处理(1)数据可视化:通过散点图、直方图等方式,观察数据中缺失值的分布情况。

(2)缺失值填充:根据缺失值的分布情况,选择合适的填充方法。

例如,对于连续型变量,可以使用均值、中位数或众数进行填充;对于分类变量,可以使用众数或根据其他变量进行填充。

3. 异常值处理(1)数据可视化:通过箱线图、散点图等方式,观察数据中异常值的分布情况。

(2)异常值处理:根据异常值的性质,选择合适的处理方法。

例如,删除异常值、对异常值进行修正或替换等。

4. 特征筛选(1)相关性分析:计算变量之间的相关系数,筛选出与目标变量高度相关的特征。

(2)信息增益分析:根据信息增益计算特征的重要性,筛选出对目标变量有较大贡献的特征。

5. 数据预处理结果经过数据预处理,数据质量得到提高,为后续的数据挖掘和分析提供了良好的基础。

五、实验结果与分析1. 缺失值处理通过对缺失值进行填充,降低了数据缺失的比例,提高了数据质量。

2. 异常值处理通过对异常值进行处理,消除了数据中的噪声,提高了数据质量。

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WEKA实验报告

数据挖掘WEKA实验报告

数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本实验旨在使用WEKA数据挖掘工具,对给定的数据集进行分析和挖掘,探索其中的隐藏规律和关联关系,为决策提供科学依据。

二、实验过程1.数据集选择2.数据预处理首先,对数据集进行了探索性数据分析,了解数据的特征和分布情况。

随后,针对缺失数据和异常值进行了处理操作,采用了替换和删除的策略,以保证数据的质量和准确性。

3.特征选择使用WEKA提供的属性选择过程,对数据集中的特征进行了选择。

通过比较不同的特征选择算法(如信息增益、卡方检验、相关系数等),选取了最优的特征子集用于后续的建模。

4.分类建模为了预测年收入水平,我们选择了几个常用的分类算法进行建模和评估。

包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林和支持向量机等。

对于每一种算法,我们使用了10折交叉验证的方式进行模型的训练和测试,并记录了准确率、召回率和F1值等指标作为评估结果。

5.结果分析通过比较不同算法的评估结果,我们发现随机森林算法在该数据集上的表现最好,准确率达到了80%以上。

决策树和朴素贝叶斯算法也有不错的表现,分别达到了75%和70%的准确率。

而支持向量机算法的准确率相对较低,仅为60%左右。

三、实验总结通过本次实验,我们学习并掌握了使用WEKA工具进行数据挖掘的基本操作和流程。

通过数据预处理、特征选择和分类建模等步骤,我们成功地对给定的数据集进行了分析和挖掘,并得到了有意义的结果。

但是需要注意的是,数据挖掘并非一种万能的解决方案,其结果也往往受到多个因素的影响。

因此,在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的算法和方法,并对结果进行合理的解释和评估。

综上所述,本次实验为我们提供了一个良好的实践机会,帮助我们理解和掌握数据挖掘的基本理论和技术,为今后的科学研究和决策提供了有力的支持。

数据挖掘 实验报告

数据挖掘 实验报告

数据挖掘实验报告数据挖掘实验报告引言:数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术和方法。

在当今信息爆炸的时代,数据挖掘在各个领域中扮演着重要的角色。

本实验旨在通过应用数据挖掘技术,探索数据中的隐藏模式和规律,以提高决策和预测的准确性。

一、数据收集与预处理在数据挖掘的过程中,数据的质量和完整性对结果的影响至关重要。

在本次实验中,我们选择了某电商平台的销售数据作为研究对象。

通过与数据提供方合作,我们获得了一份包含订单信息、用户信息和商品信息的数据集。

在数据预处理阶段,我们对数据进行了清洗、去重和缺失值处理。

清洗数据的目的是去除噪声和异常值,以确保数据的准确性。

去重操作是为了避免重复数据对结果的干扰。

而缺失值处理则是填补或删除缺失的数据,以保证数据的完整性。

二、数据探索与可视化数据探索是数据挖掘的重要环节,通过对数据的分析和可视化,我们可以发现数据中的潜在关系和规律。

在本次实验中,我们使用了数据可视化工具来展示数据的分布、相关性和趋势。

首先,我们对销售数据进行了时间序列的可视化。

通过绘制折线图,我们可以观察到销售额随时间的变化趋势,从而判断销售业绩的季节性和趋势性。

其次,我们对用户的购买行为进行了可视化分析。

通过绘制柱状图和饼图,我们可以了解用户的购买偏好和消费习惯。

三、数据挖掘建模在数据挖掘建模阶段,我们选择了关联规则和聚类分析两种常用的数据挖掘技术。

关联规则分析用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。

通过关联规则分析,我们可以了解到哪些商品经常被一起购买,从而为销售策略的制定提供参考。

在本次实验中,我们使用了Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。

通过设置支持度和置信度的阈值,我们筛选出了一些有意义的关联规则,并对其进行了解释和分析。

聚类分析用于将数据集中的对象划分为不同的组,使得同一组内的对象相似度较高,而不同组之间的相似度较低。

在本次实验中,我们选择了K-means算法进行聚类分析。

通过调整聚类的簇数和距离度量方式,我们得到了一些具有实际意义的聚类结果,并对不同簇的特征进行了解读和解释。

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。

数据挖掘过程中的数据预处理,特征工程,逻辑回归的实验报告

数据挖掘过程中的数据预处理,特征工程,逻辑回归的实验报告

数据挖掘过程中的数据预处理,特征工程,逻辑回归的实验报告《数据挖掘中的数据预处理、特征工程与逻辑回归实验报告》数据挖掘就像是一场寻宝之旅,而数据预处理、特征工程和逻辑回归则是我们寻宝的得力工具。

先说说数据预处理吧。

你拿到一堆数据,就好像拿到了一堆乱七八糟的工具,有些可能是生锈的,有些可能根本就不配套。

数据里面可能有缺失值,这就好比工具缺了个零件,那可不行。

比如说,你要统计一个班级学生的成绩,结果有几个学生的成绩那栏是空的,这时候你就得想办法补上。

可以是根据其他同学的成绩估算一个大概值,这就像给那个生锈的工具打磨一下,让它能重新派上用场。

还有数据中的异常值,这就像是工具里混进了一个特别奇怪的东西,比正常的大好多或者小好多。

像在统计身高的时候,突然有个身高数值是三米,这肯定不对呀,得把它处理掉,不然会干扰我们对整体数据的判断。

再看看特征工程,这可是个精细活。

特征工程就像是给我们寻宝的工具进行定制化改装。

我们从原始数据中挑选出有用的特征,就像从一堆石头里挑选出可能藏着宝石的那些。

比如说在做一个预测房价的模型,房子的面积、房间数量、地段这些可能就是有用的特征。

但是有些数据可能看着有用,其实是迷惑人的,就像表面上金光闪闪但其实一文不值的假金子。

我们要把这些没用的特征去掉,保留那些真正能帮我们找到宝藏的特征。

而且有时候我们还得创造新的特征,这就像在工具上加上一个新的功能。

比如把房子的面积和房间数量结合起来,创造出一个“人均居住面积”的新特征,这可能会让我们的模型更加准确。

然后就是逻辑回归啦。

逻辑回归像是一个聪明的导航仪,能指引我们找到宝藏的大致方向。

它通过建立一个模型,把我们前面处理好的数据和选好的特征利用起来。

逻辑回归假设数据之间存在一种线性关系,就像我们在走一条有方向的路。

如果把数据看作是地图上的各个点,逻辑回归就是在这些点之间画出一条最合理的线,让我们能沿着这条线去接近宝藏。

比如说我们要预测一个人会不会购买某个商品,我们把年龄、收入、消费习惯这些特征输入到逻辑回归模型里,它就能算出这个人购买这个商品的概率,就像导航仪告诉你距离宝藏还有多远的概率一样。

数据挖掘实验报告

数据挖掘实验报告

数据仓库与数据挖掘实验报告书班级:姓名:学号:指导老师:一.数据的预处理1.1 数据的导入打开软件,在窗口中添加数据源,并进行编辑,在“文件”选项中找到需要添加的目录,录入数据源,即“信用卡交易-Data”数据文件,如图:1.2 抽样为了提高运行速度,减少数据记录数。

需要通过“抽样”节点抽取部分样本进行分析研究。

设定样本为随机抽取30%。

如图:1.3 过滤字段数据文件中有没有涉及到的一部分字段,所以应该在本次分析中把这部分字段过滤掉。

比如“都市化程度、退票、申请书来源、逾期”等。

设置如图所示:1.4 类型设置由于原始数据的类型全部为“连续型”,其中有一部分不符合数据实际特点,为了分析要求,并根据现实情况中数据取值特点,分别更改各个字段的类型,具体类型如图所示:1.5 汇总、重排字段通过汇总研究,求出个人月收入的平均值和标准差,个人月开销的平均值和标准差,月刷卡额的合计和平均值等等,如图:定制输出与学历的关系,排序字段首先显示。

将学历设为第一个字段,年龄平均值设为第二个字段,如图:1.6 数据的选择丢弃性别女,年龄大于20的数据,然后在突出显示性别男,年龄大于35的记录,设置如下图示执行后,弹出下图,显示记录皆为丢弃性别为女,年龄>20的记录之后的记录。

1.7 数据的抽样从数据中抽取一部分数据进行数据分析。

从第一条记录开始连续选取200条记录,如图:同时标注家庭月收入模拟少于6000元。

则下图表中,家庭月收入模拟这一栏红字数据全部是少于6000的记录。

1.8 汇总、选择、抽样数据预处理将整体数据进行了汇总,设置过程如下图所示:。

则显示的列表中有申请书来源、强制停卡记录、性别、个人月收入模拟等6个字段的记录记数。

二、各种图形分析2.1 散点图如图是信用卡交易中的性别与个人每月消费情况的分布情况。

X轴是性别,Y 轴是个人每月消费。

图中可看出男女的个人每月消费大体相等,其中大部分集中0-10000元/月和10000-20000元/月2.2 多重散点图如图是个人月收入、个人月开销、年龄模拟的多重散点图各个年龄段的信用卡交易使用的差异不大, 55岁以上信用卡消费相对来说比较少一些。

数据挖掘实操总结

数据挖掘实操总结

数据挖掘实操总结近年来,随着互联网和信息技术的飞速发展,数据成为各个领域决策与规划的关键要素。

数据挖掘作为一种重要的数据分析方法,正变得越来越受重视。

在这个新的时代背景下,我在过去一段时间里主要从事数据挖掘工作,积累了一定的经验和体会。

本文将从数据预处理、特征选择、模型建立以及实验评估等方面进行总结。

一、数据预处理数据预处理是有效开展数据挖掘的第一步,也是最为重要的一步。

我在工作中充分意识到,准确的数据预处理对后续挖掘工作的结果影响巨大。

在数据预处理中,我主要进行了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等环节。

首先,数据清洗是为了处理数据中的噪声和异常值,提高数据质量。

在进行数据清洗时,我采用了数据可视化和统计分析等手段,帮助我及时发现和处理数据中的异常情况。

其次,数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起,形成一个完整的数据集。

在数据集成过程中,我遵循了充分考虑数据质量和数据一致性的原则,借助数据匹配和数据合并等方式,解决了数据集成中的一些难题。

然后,数据转换是为了将原始数据转换为挖掘所需的格式。

在数据转换过程中,我运用了数据标准化、数据离散化等方法,提高了数据的可比性和可分析性。

最后,数据规约是为了减少数据集的冗余和复杂度,提高挖掘效率。

在数据规约中,我通过属性选择、维度规约等手段,实现了数据集的简化和优化。

二、特征选择特征选择是为了从众多特征中筛选出对数据挖掘任务有用的特征。

在特征选择中,我遵循了选择能够充分反映数据分布和具有较高相关性的特征的原则。

首先,通过对特征的统计分析,我筛选出了与目标变量相关性较强的特征。

借助相关系数和卡方检验等方法,我能够量化特征与目标变量之间的关联度,为特征选择提供可靠的依据。

其次,考虑到特征之间可能存在冗余性,我运用了特征间的相关度指标,如相关系数和信息增益等,来度量特征之间的相关程度。

通过分析特征之间的相关度,我能够剔除存在冗余的特征,减少模型的复杂度。

最后,我还探索了特征工程的方法。

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。

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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: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;
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: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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