数据挖掘课程报告
数据挖掘课程设计报告
数据挖掘课程设计报告
一、设计背景
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一种能从海量数据中快速发现隐含的关系、模式和价值的技术手段而备受各大企业的追捧。
而作为计算机科学与技术的学生，学习数据挖掘课程并完成相应的课程设计，有利于提升我们的数据分析能力，掌握数据挖掘基础知识，适应未来数据分析的发展趋势。
二、设计思路
本次数据挖掘课程设计主要基于Python语言完成，通过使用Pandas和NumPy等数据分析工具库，来完成数据分析的过程。
具体设计步骤如下：
1. 数据预处理：
使用Pandas库读取原始数据文件，并进行缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等预处理操作。
2. 数据探索：
使用可视化工具进行数据探索，统计数据基本特征，并绘制特征分布图、散点图、箱型图等。
3. 特征选择：
使用相关性矩阵、主成分分析等方法进行特征选择，筛选出对模型预测结果影响较大的特征。
4. 模型建立：
在确定了最终使用的特征之后，使用Scikit-Learn等机器学习库中的随机森林、支持向量机等分类器，建立数据挖掘模型，进行预测。
5. 模型评估：
使用验证集、测试集等方法评估模型的准确性、可靠性和泛化能力，并通过绘制ROC曲线等方法进行模型性能的可视化展示。
三、设计成果
通过对实验室记录的一个月的空调用电数据的挖掘分析，我们设计了一个预测空调用电量的模型，预测准确率达到80%以上。
同时，还通过分析相关性矩阵，提取了对空调用电量影响较大的时间、温度、湿度等特征。
通过本次课程设计，我们不仅掌握了数据挖掘的基础知识，更重要的是培养了我们的数据分析思维和实践能力。
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
数据挖掘课程设计报告
一、设计目的1.更深的了解关联规则挖掘的原理和算法。
2.能将数据挖掘知识与计算机编程相结合，编写出合理的程序。
3.深入了解Apriori算法。
二、设计要求1.能设置支持度，置信度和挖掘深度。
2.能输入或导入待挖掘的相关记录。
3.程序无BUG，没有原理性错误。
三、设计实现流程图四、实现环境1.系统：Windows 7 sp1 X86beans 7.1.123.JDK 7.0五、实现结果1.界面：2.输入待挖掘项目：3.输入支持度，置信度和挖掘深度4.进行分析六、设计小结通过这次的数据挖掘课程设计，附录：主要代码Apriori算法：package apriori;import java.util.*;public class Apriori {private double minSupport; //最小支持度private double minConfidence; //最小置信度private Map container; //交易数据容器private int totalSize; //样品数据条数private List canditateSetList = new ArrayList(); //候选集链表 private List frequentSetList = new ArrayList(); //频繁集链表 private List maxFrequentSetList = new ArrayList(); //最大频繁集 private int maxDeep = -1;private int curDeep = 0;private boolean isStop = false;private Set elementSet = new TreeSet();private List ruleList = new ArrayList();//设置挖掘深度,如果为-1,表明直到不产生新的频繁集才停止挖掘public void setDeep(int k) {this.maxDeep = k;}private double getMinConfidence() {return minConfidence;}public void setMinConfidence(double minConfidence) {this.minConfidence = minConfidence;}private double getMinSupport() {return minSupport;}public void setMinSupport(double minSupport) {this.minSupport = minSupport;}private Map getContainer() {return container;}public void setContainer(TransactionContainer transactionContainer) { this.container = transactionContainer.getContainer();this.totalSize = this.container.size();System.out.println(",,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,");System.out.println(totalSize);}private boolean isStop() {return this.isStop || (maxDeep > 0 && curDeep == maxDeep);}private void stopAnalyse() {this.isStop = true;}/*** 根据最小支持度,最小自信度,样品数据进行数据分析**/public void analyse() {//计算候选集、频繁集this.makeCanditateSet1();this.makeFrequentSet1();while (!isStop()) {this.curDeep++; //深度+1this.makeCanditateSet(); //创建候选集this.makeFrequentSet(); //创建频繁集}//计算最大频繁集this.makeMaxFrequentSet();//计算规则this.makeRules();}/*** 创建规则**/private void makeRules() {int ruleNum = 0;for (Object form : this.maxFrequentSetList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) form;ruleNum = (1 << tf.getItems().size()) - 2;for (int i = 1; i <= ruleNum; i++) {Rule rule = new Rule();TransactionForm A = new TransactionForm();TransactionForm B = new TransactionForm();int j = 0;Set items = tf.getItems();for (Object object : items) {String item = (String) object;if (((1 << j) & i) != 0) {A.addItem(item);} else {B.addItem(item);}j++;}TransactionForm AB = new TransactionForm();AB.addAll(A.getItems());AB.addAll(B.getItems());if (getSupportNum(AB) >= (getSupportNum(A) * minConfidence)) { double confidence = this.getSupportNum(AB) * 1.0 /this.getSupportNum(A);rule.setA(A);rule.setB(B);rule.setConfidence(confidence);this.ruleList.add(rule);}}}}/*** 计算1项候选集**/private void makeCanditateSet1() {Set keySet = container.keySet();Iterator keyIterator = keySet.iterator();String TID;TransactionForm transactionForm;List list = new ArrayList(); //存放1项候选集Set item1 = new TreeSet();while (keyIterator.hasNext()) {TID = (String) keyIterator.next();transactionForm = (TransactionForm) (container.get(TID));Set items = transactionForm.getItems();for (Object object : items) {item1.add(object);}}elementSet.addAll(item1);for (Object object : item1) {TransactionForm tf = new TransactionForm();tf.addItem(object);list.add(tf);}this.canditateSetList.add(list);this.curDeep = 1;}/*** 计算k项候选集**/private void makeCanditateSet() {//读取前一个频繁集List frontFrequentSetList = (List) this.frequentSetList.get(this.curDeep- 2);List newCanditateList = new ArrayList();for (Object obj : frontFrequentSetList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) obj;for (Object item : this.elementSet) {Set items = new TreeSet();items.addAll(tf.getItems());items.add(item);if (items.size() != this.curDeep) {continue;}TransactionForm newTransactionForm = new TransactionForm(); newTransactionForm.setItems(items);if (this.getSupportNum(newTransactionForm) != 0) {if (!isExit(newCanditateList, newTransactionForm)) {newCanditateList.add(newTransactionForm);}}}}this.canditateSetList.add(newCanditateList);}/*** 判断链表中是否存在相同的交易表单**/private boolean isExit(List list, TransactionForm newForm) {for (Object form : list) {Set curSet = ((TransactionForm) form).getItems();Set newSet = newForm.getItems();Set tempSet = new TreeSet();tempSet.addAll(curSet);int beginSize = tempSet.size();tempSet.addAll(newSet);int endSize = tempSet.size();if (endSize <= beginSize) { //只要有一个集合没变大,说明已存在 return true;}}return false;}/*** 创建最大频繁集**/private void makeMaxFrequentSet() {for (int i = frequentSetList.size() - 1; i >= 0; i--) {List list = (List) frequentSetList.get(i);for (Object form : list) {if (!isExit(maxFrequentSetList, (TransactionForm) form)) {this.maxFrequentSetList.add(form);}}}}/*** 创建频繁集**/private void makeFrequentSet() {List frequentList = new ArrayList();List canditateList = (List) this.canditateSetList.get(this.curDeep - 1); for (Object form : canditateList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) form;if (this.getSupportNum(tf) >= minSupport * totalSize) {frequentList.add(tf);}}this.frequentSetList.add(frequentList);if (frequentList.size() == 0) {this.stopAnalyse(); //如果没有新的频繁集,则可停止分析}}/*** 创建频繁1项集**/private void makeFrequentSet1() {List canditateList = (List) canditateSetList.get(0);List frequentList = new ArrayList();for (Object object : canditateList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) object;if (this.getSupportNum(tf) >= minSupport * totalSize) {frequentList.add(tf);}}this.frequentSetList.add(frequentList);if (frequentList.size() == 0) {this.stopAnalyse(); //如果没有新的频繁集,则可停止分析}}* 计算支持数样品清单对newForm的支持数**/private int getSupportNum(TransactionForm newForm) {int counter = 0;Set keySet = container.keySet();Iterator keyIterator = keySet.iterator();String TID;TransactionForm transactionForm;while (keyIterator.hasNext()) { //该循环不可以跳出,一定要执行到结束TID = (String) keyIterator.next();transactionForm = (TransactionForm) container.get(TID); //样品中的某一清单Iterator items = transactionForm.getItems().iterator();Iterator newItems = newForm.getItems().iterator();boolean isMatch = true;while (newItems.hasNext()) { //配置新清单中的所有项String newItem = (String) newItems.next();boolean findItem = false;while (items.hasNext()) {String item = (String) items.next();if (newItem.equals(item)) {findItem = true;break;}}if (!findItem) {isMatch = false;break;}}if (isMatch) {counter++;}}return counter;}/*** 打印分析结果信息*public String printInfo() {System.out.println("***************************************************************************************************");String info ="";info+="*****************************************************\n";for (int i = 0; i < this.curDeep; i++) {List list = (List) this.canditateSetList.get(i);if (list.size() == 0) {continue;}System.out.print("候选集" + (i + 1) + ":");info+="候选集" + (i + 1) + ":";for (Object object : list) {TransactionForm transactionForm = (TransactionForm) object;Set items = transactionForm.getItems();StringBuffer sb = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {sb.append(item).append(",");}sb.setCharAt(sb.length() - 1, ']');System.out.print(sb + " ");info+=sb + " ";}list = (List) this.frequentSetList.get(i);System.out.print("\n频繁集" + (i + 1) + ":");info+="\n频繁集" + (i + 1) + ":";for (Object object : list) {TransactionForm transactionForm = (TransactionForm) object;Set items = transactionForm.getItems();StringBuffer sb = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {sb.append(item).append(",");}sb.setCharAt(sb.length() - 1, ']');System.out.print(sb + " ");info+=sb + " ";}System.out.println("\n***************************************************************************************************");info+="\n**********************************\n";}System.out.print("最大频繁集:");info+="最大频繁集:";for (Object object : this.maxFrequentSetList) {TransactionForm transactionForm = (TransactionForm) object;Set items = transactionForm.getItems();StringBuffer sb = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {sb.append(item).append(",");}sb.setCharAt(sb.length() - 1, ']');System.out.print(sb + " ");info+=sb + " ";}System.out.println("\n***************************************************************************************************");info+="\n*********************************************************************";System.out.println("关联规则:");info+="\n关联规则:\n";for (Object object : this.ruleList) {Rule rule = (Rule) object;Set items = rule.getA().getItems();StringBuffer A = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {A.append(item).append(",");}A.setCharAt(A.length() - 1, ']');items = rule.getB().getItems();StringBuffer B = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {B.append(item).append(",");}B.setCharAt(B.length() - 1, ']');System.out.println(A + "=========>" + B + "\t" + rule.getConfidence()); info+=A + "=========>" + B + "\t" + rule.getConfidence()+"\n";}return info;}}。
python数据挖掘课程报告(附有代码和数据)
python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）Python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）1. 引言本报告旨在总结我在Python数据挖掘课程中的研究和实践经验。
报告包括了我在课程中使用的代码和相关数据。
2. 数据挖掘项目2.1 项目描述在课程中，我选择了一个关于销售预测的数据挖掘项目。
该项目的主要目标是根据历史销售数据，预测未来某个时间段内的销售额。
2.2 数据收集为了完成该项目，我首先收集了公司过去两年的销售数据。
这些数据包括销售日期、销售额、产品类别等信息。
2.3 数据预处理在进行数据挖掘之前，我对数据进行了一些预处理操作。
首先，我去除了缺失值和异常值。
然后，对日期进行了格式转换和特征工程操作，以便于后续建模分析。
2.4 特征选择为了减少模型复杂度并提高预测准确率，我使用了特征选择技术。
通过分析特征与目标变量之间的相关性，我选择了一部分最相关的特征进行建模。
2.5 模型建立基于选定的特征，我使用了多个数据挖掘算法进行建模，并比较它们的性能。
其中包括了决策树、随机森林和神经网络等算法。
2.6 模型评估为了评估模型的性能，我使用了交叉验证和评估指标（如均方误差和准确率）进行了模型评估。
根据评估结果，选择了性能最佳的模型进行预测。
3. 代码和数据本报告附带的代码和数据文件包括了我在数据挖掘项目中使用的全部代码和相关数据。
代码文件包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等部分。
数据文件包括原始销售数据和经过预处理后的数据。
4. 结论通过本次数据挖掘项目，我深入了解了Python在数据挖掘领域的应用。
在项目过程中，我学会了数据收集、数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等关键技术。
这些技术对于解决实际问题具有重要意义，并且可以帮助企业做出更准确的决策。
5. 参考文献[1] 作者1. (年份). 标题1. 期刊名, 卷(期), 页码.[2] 作者2. (年份). 标题2. 会议名, 页码.。
心理学院数据挖掘实训报告
一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，在心理学领域也得到了广泛的应用。
为了让学生更好地了解数据挖掘在心理学研究中的应用，提高学生的实践能力，我们心理学院开展了数据挖掘实训课程。
本文将详细介绍本次实训的目的、内容、过程及成果。
二、实训目的1. 培养学生对数据挖掘技术的兴趣，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
2. 使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和工具，为今后的心理学研究奠定基础。
3. 培养学生的团队协作能力和创新意识，提高学生的综合素质。
三、实训内容本次实训主要包括以下内容：1. 数据挖掘基本理论：介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法。
3. 数据挖掘方法：介绍关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘等常见数据挖掘方法。
4. 数据挖掘工具：学习使用Python、R等编程语言和Python的Pandas、Scikit-learn等库进行数据挖掘。
5. 心理学领域应用案例：分析心理学领域的数据挖掘应用案例，如情绪分析、心理健康评估等。
四、实训过程1. 理论学习阶段：通过课堂讲解、阅读教材、观看视频等方式，使学生掌握数据挖掘的基本理论和方法。
2. 实践操作阶段：学生分组进行实践操作，包括数据预处理、模型建立、结果分析等。
3. 案例研究阶段：分析心理学领域的数据挖掘应用案例，总结经验教训。
4. 成果展示阶段：各小组进行成果展示，包括模型效果、实验过程、心得体会等。
五、实训成果1. 学生掌握了数据挖掘的基本理论、方法和工具，提高了数据挖掘能力。
2. 学生运用数据挖掘技术解决了实际问题，取得了良好的效果。
3. 学生培养了团队协作能力和创新意识，提高了综合素质。
六、实训总结本次数据挖掘实训课程取得了圆满成功，达到了预期目标。
以下是本次实训的总结：1. 数据挖掘技术在心理学领域具有广阔的应用前景，有助于推动心理学研究的发展。
(完整)数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识.以下主要谈一下我的心得体会,以及我对数据挖掘这项课题的见解。
随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。
简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术.从某种角度上来说,数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过,仅以此来否定数据挖掘的意义,显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的,它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性.首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术?这也是在开课前一直困扰我的问题。
数据是知识的源泉,然而大量的数据本身并不意味信息.尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
数据挖掘课程报告
网络流量分类识别1.课题内容概述网络安全实验室的课题中包含对网络流量进行分类识别的任务。
对网络流量按照应用类型准确地识别和分类是许多网络管理任务的重要组成部分，如流量优先级控制，流量定形、监管、诊断监视等。
比如说，网络管理员可能需要识别并节流来自P2P协议的文件共享流量来管理自己的带宽预算，确保其他应用的网络性能。
与网络管理任务类似，许多网络工程问题，如负载特征提取和建模，容量规划，路由配置也得益于准确地识别网络流量。
实时的流量统计有能力帮助网络服务提供商和他们的设备供应商解决困难的网络管理问题。
网络管理员需要随时知道什么流量穿过了他们的网络，才能迅速采取应对措施来保障多样的商业服务目标。
流量分类可能是自动入侵检测系统的核心组成部分，用来检测拒绝服务攻击，可以触发针对优先客户的自动网络资源重分配，或者识别哪些违背了服务条款的网络资源使用。
如今各种不同的网络应用层出不穷，网络流量的复杂性和多样性给流量分类问题带来了巨大的挑战。
很多研究人员开始寻找接近于数据挖掘的技术来解决流量分类问题。
2.流量识别任务中数据挖掘技术的应用2.1流量识别任务流程如图2-1所示，基于机器学习的流量分类主要分为三个阶段，预处理阶段，学习阶段和预测阶段。
预处理阶段包括对原始网络数据的整流，特征值计算以及特征值约简，学习阶段是训练模型学习规则的过程，预测阶段是对实际流量进行分类的过程。
机器学习方法重点研究通过特征选择和训练进行分类模型的构造，即分类器的学习阶段。
图2-1机器学习的流量分类（1）数据预处理原始的网络数据集记录了每个数据包的到达时间和数据包内容，在预处理阶段首先要根据五元组进行整流，在每个TCP或UDP流上区分流量方向，然后在每个流上计算感兴趣的流量特征，如数据包大小的分布，数据包间隔时间，连接持续时间等。
（2）降维经过数据预处理后的网络流是一个有各项特征值的向量，可以作为机器学习算法的输入，但网络流特征冗余会影响分类结果的准确性，也会增加训练的计算开销，可以将高维向量投影到低维空间中，再用以训练。
数据挖掘课程设计报告正文
目录§第1章数据挖掘基本理论 (2)§1.1数据挖掘的产生 (2)§1.2数据挖掘的概念 (3)§1.3数据挖掘的步骤 (3)§第2章系统分析 (4)§2.1系统用户分析 (4)§2.2系统功能分析 (4)§2.3系统算法分析 (5)§第3章数据管理 (6)§3.1数据管理的方法 (6)§第4章数据采集 (6)§4.1数据采集的方法 (6)§第5章数据预处理 (6)§5.1数据预处理的方法 (6)§第6章数据挖掘 (7)§6.1算法描述与流程图 (7)§6.1.1 算法描述 (7)§6.1.2 算法流程图 (8)§第7章结果显示与解释评估 (9)§7.1结果显示界面的具体实现 (9)§7.1.1 系统主界面的具体实现 (9)§7.1.2 超市销售记录界面的具体实现 (10)§7.1.3 数据采集界面的具体实现 (11)§7.1.4 挖掘条件界面的具体实现 (12)§7.1.5 数据挖掘界面的具体实现 (13)§7.1.6 帮助界面的具体实现 (14)§7.1.7 系统主界面运行后显示的结果 (14)学习体会 (15)参考文献 (16)§第1章数据挖掘基本理论§1.1 数据挖掘的产生随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。
与日趋成熟的数据管理术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏知识”。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告1.数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏模式、知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。
本报告将介绍我们在数据挖掘课设中进行的工作和成果。
2. 数据集选择在课设开始前，我们需选择合适的数据集。
我们需要一个具有一定规模和特征的数据集，以便我们能够进行数据挖掘的实验和分析。
我们选择了一个关于电商销售的数据集，其中包含了订单时间、商品种类、销售金额等信息。
3. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理是数据挖掘的重要步骤，可以清洗数据、填充缺失值、去除异常值等。
我们对选定的数据集进行了预处理，包括去除重复值和缺失值，并进行了数据的标准化处理，以便更好地进行挖掘模式。
4. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是指从原始数据中选取与目标特征相关性较高的特征，以降低数据维度并提高模型性能。
在我们的课设中，我们使用了信息增益和卡方检验等特征选择方法，选取了一组与销售金额相关性较高的特征。
5. 模型建立在数据准备阶段完成后，我们开始建立模型。
根据我们的数据集和目标，我们选择了常用的回归模型进行建模。
我们使用了线性回归、决策树回归和随机森林回归等算法对数据进行建模，并评估了它们的模型性能。
6. 模型评估与优化建立模型后，我们需要对模型进行评估和优化。
我们使用了均方根误差（RMSE）和决定系数（R^2）等指标对模型进行评估。
通过评估结果，我们发现随机森林回归在预测销售金额时具有比较好的性能。
为了进一步提高模型性能，我们进行了参数调优和特征筛选。
我们使用了交叉验证和网格搜索等方法，寻找最佳的模型参数配置。
，我们还使用了递归特征消除等方法进一步筛选特征。
7. 结果分析与展示在模型优化后，我们对最终的模型进行了结果分析。
我们通过可视化方式展示了模型的预测结果，并与实际销售金额进行对比。
通过分析结果，我们发现我们的模型能够较为准确地预测销售金额，并且找到了一些影响销售金额的重要特征。
python数据挖掘课程报告(附有代码和数据)
python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）本报告旨在总结和分享我在python数据挖掘课程中所学到的知识和经验。
报告包含了我所使用的代码和相关数据。
1. 简介数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的技术。
Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析工具，因此被广泛应用于数据挖掘领域。
2. 数据准备在数据挖掘过程中，首先需要准备好待分析的数据。
我选择了一个关于销售数据的数据集作为示例。
数据集包含了产品名称、销售额、销售日期等信息。
代码示例import pandas as pd读取数据集data = pd.read_csv('sales_data.csv')查看数据集的前几行data.head()3. 数据清洗清洗数据是数据挖掘的重要步骤，可以帮助我们去除无效或重复的数据，以及处理缺失值等。
在本次课程中，我使用了pandas库来进行数据清洗。
代码示例去除重复值data = data.drop_duplicates()处理缺失值data = data.dropna()4. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择对目标变量有重要影响的特征。
在数据挖掘过程中，我们可以使用各种算法和技术来进行特征选择。
在本次课程中，我使用了特征重要性评估和相关性分析等方法进行特征选择。
代码示例特征重要性评估from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor创建随机森林回归模型model = RandomForestRegressor()训练模型model.fit(data[['销售额', '销售日期']], data['产品名称'])查看特征重要性importance = model.feature_importances_5. 模型建立和评估在数据挖掘中，我们需要建立合适的模型来对数据进行预测和分析。
数据挖掘实训课程学习总结
数据挖掘实训课程学习总结在数据挖掘实训课程中，我从中获得了许多宝贵的经验和技能。
通过实际项目的参与和完成，我对数据挖掘的概念、方法和工具有了更深入的理解。
在这篇文章中，我将总结我在数据挖掘实训课程中的学习体会和收获。
首先，我学会了如何提取和清洗数据。
在实际项目中，原始数据往往是杂乱无章且不完整的。
要进行数据挖掘分析，首先需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
通过实训课程，我学会了使用数据处理软件和编程工具来提取和清洗数据，从而使得数据集更加准确和可靠。
其次，我了解了不同的数据挖掘算法和技术。
数据挖掘是一门复杂的学科，其中涉及到许多算法和技术，如关联规则挖掘、分类、聚类和预测等。
在实训课程中，我研究了各种数据挖掘算法，并学习了它们的原理和应用场景。
通过实践项目，我掌握了如何选择适当的算法，并将其应用于解决实际问题。
此外，我也学到了数据可视化的重要性。
数据可视化是将复杂的数据转化为可视化图形的过程，它能够帮助我们更好地理解和分析数据。
在实习课程中，我学会了使用数据可视化工具，如Tableau和Matplotlib等，将挖掘得到的结果以图表的形式展示出来，从而更好地向他人展示和解释数据。
除了理论知识和技能的学习，实际项目的参与也让我体验到了团队合作的重要性。
在实训课程中，我们被分配到小组中，与队友共同完成一个数据挖掘项目。
通过与队友的合作，我了解到在团队中分工合作、沟通协作的重要性。
每个人都有自己的专长和能力，能够在不同方面为项目做出贡献。
总的来说，通过参与数据挖掘实训课程，我不仅学到了一系列数据挖掘的基本知识和技能，还锻炼了自己的动手能力和解决问题的思维方式。
这门课程不仅为我今后从事相关工作打下了坚实的基础，而且也培养了我对数据科学的热情和兴趣。
我相信，在今后的学习和工作中，我会继续努力，不断提升自己的数据挖掘能力，并将其应用于实际生活和工作中，为社会做出更多的贡献。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告在当今数字化的时代，数据挖掘已经成为了从海量数据中获取有价值信息的关键技术。
通过本次数据挖掘课程设计，我深入了解了数据挖掘的流程和方法，并在实践中积累了宝贵的经验。
一、课程设计背景与目标随着信息技术的飞速发展，各个领域都积累了大量的数据。
这些数据中蕴含着丰富的知识和潜在的价值，但如何有效地提取和利用这些信息成为了一个重要的挑战。
数据挖掘作为一种能够从大规模数据中发现模式、趋势和关系的技术，具有重要的应用价值。
本次课程设计的目标是运用所学的数据挖掘知识和技术，解决一个实际的问题，并通过实践加深对数据挖掘流程和方法的理解，提高数据分析和解决问题的能力。
二、数据来源与预处理为了完成课程设计任务，我选择了一个公开的数据集，该数据集包含了有关_____的信息。
在获取数据后，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
在数据清洗过程中，我处理了缺失值、异常值和重复值等问题。
对于缺失值，根据数据的特点采用了合适的填充方法，如均值填充、中位数填充或使用模型预测填充。
对于异常值，通过数据可视化和统计分析进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
在数据集成方面，将来自多个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。
数据变换则包括对数据进行标准化、归一化和编码等操作，以便于后续的分析和建模。
最后，通过数据规约技术，如特征选择和主成分分析，减少数据的维度和规模，提高数据处理的效率。
三、数据挖掘方法选择与应用根据问题的特点和数据的特征，我选择了以下几种数据挖掘方法进行分析：1、分类算法决策树：决策树是一种直观且易于理解的分类算法。
通过对数据的递归分割，构建一棵决策树，能够根据输入的特征预测目标变量的类别。
支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于核函数的分类算法，对于线性不可分的数据具有较好的分类效果。
随机森林：随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，通过集成多个决策树的预测结果，提高了分类的准确性和稳定性。
数据挖掘课程设计报告
数据挖掘课程设计报告题目：关联规则挖掘系统姓名： xxxxxx 班级：计算机0901 学号： xxxxxxxxxxx2013年 6 月 19 日一、设计目的该程序实现了对简单数据进行频繁项集挖掘的功能，主要使用 Apriori 算法，即使用候选产生发现频繁项集。
通过这次编程增强编程能力。
二、设计要求实现数据挖掘的关联规则，能够挖掘数据之间的关联信息，能够读取文件中的数据，能够保存分析结果。
界面友好。
三、设计实现流程图四、实现环境操作系统WindowsXP开发环境Netbeans7.1运行环境 Windows系列操作系统(装有Java运行时环境) 五、实现结果完整输出结果：run：顾客1商品A商品B商品C顾客2商品A商品B顾客3商品B商品C顾客4商品C商品B商品1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,3********************************************************************* ******************************候选集1:[商品A] [商品B] [商品C]频繁集1:[商品A] [商品B] [商品C]********************************************************************* ******************************候选集2:[商品A,商品B] [商品A,商品C] [商品B,商品C]频繁集2:[商品A,商品B] [商品B,商品C]********************************************************************* ******************************候选集3:[商品A,商品B,商品C]频繁集3:********************************************************************* ******************************最大频繁集:[商品A,商品B] [商品B,商品C]********************************************************************* ******************************关联规则:[商品A]=========>[商品B] 1.0[商品B]=========>[商品A] 0.6666666666666666[商品B]=========>[商品C] 0.6666666666666666[商品C]=========>[商品B] 1.0六、设计小结这学期学的数据挖掘课程丰富了我的知识面，让我看到了信息技术的巨大生命力和前景。
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--课程报告(关联规则、聚类等)
数据挖掘结课报告学院：专业：学号：姓名：摘要：数据挖掘（Data Mining）是利用一种或多种计算机学习技术，从数据中自动分析并提取信息的处理过程。
数据挖掘的目的是寻找和发掘数据中潜在的有价值的信息、知识、规律、联系和模式。
它是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。
本文笔者结合专业所学，简单介绍了数据挖掘在本专业应用。
并做了数据挖掘试验工作，分析了相应结果。
关键词：数据挖掘；地球物理；分类预测；聚类分析；关联规则§1 介绍国内外的数据挖掘技术的应用研究，均只是从数据驱动的角度实施挖掘过程，而忽略了领域专家的所具有的专业背景知识，缺乏人机交互机制。
因此，根据各种地球物理勘探数据的特征，从勘探领域模型驱动的角度出发，引入数据挖掘技术，确定其挖掘思路，建立各种挖掘方法之间的联系，利用其数学模型和数学分析方法从海量的数中获得最大增益信息来指导勘探，不仅是数据的需要，更重要的是为地球物理勘探提供了一种高效率、高精度、低成本、高回报的新方法[1]。
在国内，部分学者将数据挖掘这门新方法在地球物理应用领域进行了积极探索[1-3]。
李雄炎等[1](2009)在石油天然气勘探领域进行了数据挖掘应用探索。
朱传华等[3](2010)应用数据挖掘技术，从滑坡灾害历史数据中挖掘出有利于滑坡灾害预测预报的有效信息，为预警指挥系统服务。
可以说，数据挖掘在地球物理方面的应用前景较好，但需要国内外学者进一步探索，发挥交叉学科作用，使数据挖掘可以服务于地球物理领域。
本文仅利用老师提供的非地球物理资料样本，操作weka进行一些简单实验，熟悉数据挖掘方法。
§2实验2.1 分类预测分类是以寻找一个分类函数或者建立一个分类模型为目的[4-6]。
其中决策树算法则是数据挖掘领域中研究分类问题最常见的方法，本文将以J48(C4.5)和Naive Bayes为例进行试验，本次实验笔者选择的数据样本均为zoo.arff，结果如下图1所示。
南邮数据挖掘实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资产。
数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，在各个领域得到了广泛应用。
为了提高学生的数据挖掘技能，南邮信息科学与工程学院开展了数据挖掘实验课程。
本实验旨在让学生通过实际操作，掌握数据挖掘的基本方法，提高数据分析和处理能力。
二、实验目的1. 熟悉数据挖掘的基本概念和流程；2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、关联规则、聚类等；3. 能够运用数据挖掘技术解决实际问题；4. 提高数据分析和处理能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据挖掘软件：Python3. 数据集：某电商平台销售数据四、实验准备1. 熟悉Python编程语言，掌握基本语法和常用库；2. 了解数据挖掘的基本概念和流程；3. 学习常用的数据挖掘算法，如决策树、关联规则、聚类等；4. 准备实验所需的Python脚本和数据集。
五、实验内容1. 数据预处理首先，我们需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等。
本实验以某电商平台销售数据为例，预处理步骤如下：（1）数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等；（2）数据转换：将日期、类别等数据转换为数值型数据；（3）数据集成：将不同来源的数据合并成一个数据集。
2. 数据挖掘在预处理完成后，我们可以进行数据挖掘。
本实验主要使用以下算法：（1）决策树：通过递归划分数据集，将数据划分为若干个区域，每个区域对应一个类别；（2）关联规则：挖掘数据集中项目之间的关联关系，找出频繁项集和关联规则；（3）聚类：将相似的数据对象归为一类，挖掘数据集中的潜在结构。
3. 实验结果与分析（1）决策树在实验中，我们使用Python中的sklearn库实现决策树算法。
通过训练数据集，我们得到一个决策树模型。
根据模型，我们可以预测测试数据集中的类别。
实验结果表明，决策树模型在测试数据集上的准确率达到85%。
数据挖掘课程报告
绪论数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是指从大量数据中抽取挖掘出来隐含未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。
处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。
（2）信息(1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。
（3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。
知识是由信息形成的。
（4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。
结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。
数据（1）数据类型：左边这张图中包含bool，string，int三种类型。
一个数据集中的所有数据对象都具有相同的数值属性集，则数据对象可以看作多维空间的点，每个维代表描述对象的一个不同属性行：对象列：属性（2）数据质量（3）数据预处理（4）相似度和相异度的度量聚类和分类在这里主要学习和应用了决策树的知识。
决策树的结构一棵决策树是这样一棵树，该树的每个非终端点均表示被考察数据项目的一个测试或决策。
根据测试结果，选择某个分支。
为了分类一个特定数据项目，我们从根结点开始，一直向下判定，直到到达一个终端结点(或叶子)为止。
当到达一个终端结点时，一个决策树便形成了。
决策树是运用于分类的一种类似于流程图的树结构[9]。
其中的每个内部节点(internal node)代表对某个属性的一次测试，一条边代表一个测试结果，叶子(leaf)代表某个类(class)或者类的分布(class distribution)。
最上面的节点是根结点。
数据挖掘期末课程实践总结
数据挖掘期末课程实践总结一、引言数据挖掘作为一门应用计算机、数学和统计学等多个学科的交叉学科，旨在通过发现数据中的模式和信息来提供对决策的支持。
在本学期的数据挖掘期末课程实践中，我对数据挖掘的基本概念、方法和算法有了更深入的理解，并通过实践项目探索了数据挖掘在实际问题中的应用。
在本文中，我将对我在本学期数据挖掘期末课程实践中的学习和实践进行总结和回顾。
二、课程回顾在本学期的数据挖掘课程中，老师首先对数据挖掘的基本概念和方法进行了讲解。
我们了解到数据挖掘是从大数据集中抽取隐藏在其中的模式和信息的过程，可以通过分类、聚类、关联规则等方法来实现。
同时，我们还学习了数据挖掘的流程，包括数据收集、数据预处理、特征选择、模型选择和评估等步骤。
在这个过程中，我们需要运用各种数据挖掘算法和工具来实现实际应用。
在课程的实践环节中，我们团队选择了一个相关的数据挖掘问题进行研究和探索。
我们选择了一个电子商务网站的用户购买行为数据作为研究对象，旨在通过分析用户的购买行为和偏好来提供个性化的推荐服务。
在实践中，我们首先进行了数据收集和预处理，包括数据清洗和数据集成。
随后，我们使用了关联规则挖掘和聚类分析等方法来发现用户的购买模式和偏好，并基于此提供个性化的推荐服务。
三、实践总结通过这次数据挖掘实践，我收获了很多。
首先，我对数据挖掘的基本概念和方法有了更深入的理解。
在实践中，我们运用了关联规则挖掘和聚类分析等方法来发现数据中的模式和信息。
通过这些方法，我们能够发现用户的购买模式和偏好，并基于此提供个性化的推荐服务。
同时，通过实践，我也学会了如何选择和评估数据挖掘算法，以及如何使用数据挖掘工具进行实际应用。
这些都对我的数据挖掘能力和应用能力的提升起到了积极的作用。
其次，我在团队协作和沟通方面有了很大的提升。
在实践中，我们需要团队成员之间相互配合和协作，才能顺利完成项目。
通过这次实践，我学会了如何与他人合作，并学会了如何有效地沟通和协调。
python数据挖掘课程报告(附有代码和数据)
python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）Python数据挖掘课程报告1. 引言数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。
Python作为一种广泛应用于数据挖掘的编程语言，具有丰富的库和工具，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等。
本报告将介绍如何使用Python进行数据挖掘，并通过实例演示。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，主要包括数据清洗、数据整合和特征工程。
2.1 数据清洗数据清洗目的是去除噪声、处理缺失值和异常值，使数据质量得到提高。
下面是一个使用Python进行数据清洗的示例：import pandas as pd加载数据data = pd.read_csv('data.csv')去除空值data_clean = data.dropna()去除重复值data_clean = data_clean.drop_duplicates()填充缺失值data_clean = data_clean.fillna(method='ffill')2.2 数据整合数据整合是将多个数据源的信息合并到一起，形成统一格式的数据。
下面是一个使用Python进行数据整合的示例：加载两个数据集data1 = pd.read_csv('data1.csv')data2 = pd.read_csv('data2.csv')按照某个字段合并数据集merged_data = pd.merge(data1, data2, on='id')2.3 特征工程特征工程是通过对原始特征进行处理，提取有助于建模的特征。
下面是一个使用Python进行特征工程的示例：添加新特征data['new_feature'] = data['feature1'] / data['feature2']编码类别特征data = pd.get_dummies(data, columns=['category_feature'])3. 数据挖掘算法Python中有许多数据挖掘算法可供选择，如分类、回归、聚类、关联规则等。
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绪论
数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是指从大量数据中抽取挖掘出来隐含未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。
处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。
（2）信息(1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。
（3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。
知识是由信息形成的。
（4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。
结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。
数据
（1）数据类型：
左边这张图中包含bool，string，int三种类型。
一个数据集中的所有数据对象都具有相同的数值属性集，则数据对象可以看作多维空间的点，每个维代
表描述对象的一个不同属性
行：对象
列：属性
（2）数据质量
（3）数据预处理
（4）相似度和相异度的度量
聚类和分类
在这里主要学习和应用了决策树的知识。
决策树的结构一棵决策树是这样一棵树，该树的每个非终端点均表示被考察数据项目的一个测试或决策。
根据测试结果，选择某个分支。
为了分类一个特定数据项目，我们从根结点开始，一直向下判定，直到到达一个终端结点(或叶子)为止。
当到达一个终端结点时，一个决策树便形成了。
决策树是运用于分类的一种类似于流程图的树结构[9]。
其中的每个内部节点(internal node)代表对某个属性的一次测试，一条边代表一个测试结果，叶子(leaf)代表某个类(class)或者类的分布(class distribution)。
最上面的节点是根结点。
这就是一颗简单的决策树。
决策树的特性：
决策树有很多的优点，是实际应用和学术研究领域最普遍采用的方法之一。
主要特点有：
1．灵活性决策树不需要对数据的分布进行任何假设，它是非参数方法。
事例空间被分成子空间，每一个子空间适用于不同的模型。
一棵决策树能完全包含一个事例空间，如果有足够的数据，它能近似任意函数的最优贝叶斯错误率。
2．健壮性对单变量经过单调转换后的输入，单变量树的输出是不变的。
例如，对x，log2x,或者作为第j个输入变量，会产生同样结构的树。
因此没有必要考虑输入变量的转换式。
另外由于对内部属性进行了选择，相对于有不相关输入变量的情况，而产生的树更加具有健壮性。
3．可解释性全面的和复杂的决策可以通过一系列简单和局部的决策近似取得。
所有的决策都是用来描述该问题的属性值上的。
决策树具有这两个特性，具有可理解性和可解释性，它们是决策树被广泛使用的原因。
4．速度决策树算法采用自上而下，分而治之，不需要回溯战略的一种贪婪算法。
时间复杂是与例子的数目成线性关系的
同样，决策树也面对一些问题:
1．分块分块使得数据被分成较小的子集。
假定每次分枝数据都分成相等大小的数目，那决策树所要测试的属性的复杂度不大于O(logn)。
在有许多相关属性的情形下，这是理想的结果。
2．复制子树的复制指的是在不同的分枝复制相同的属性测试。
由
于属性间存在相关性项性(一个结果可由多个条件决定)，例如，布尔函数f=X1X2+X3X4中属性X1和X2，或者属性X3属性X4间不是相互独立的，而是存在相关性;另外该布尔函数有多个乘积项X1X2和X3X4。
出现这种情况时，生成的决策树会有子树复制问题。
复制现象导致决策树理解，同时还导致分块问题:当树很大时，会造成数据集的划分越来越小，从而性能越差。
3．缺值决策树是一种层次测试方法，如果某个属性值未知的话，就会难以决定下一步分枝，因此必须使用特殊的机制来处理缺值的问题。
4．连续属性决策树算法的瓶颈是对连续属性的处理。
在这种情况下，要在每一个节点对每一个属性进行一系列的操作。
有学者认为处理许多的连续属性的操作占决策树构造过程70%的时间。
5．不稳定性训练集的小的变化能引起最终的树发生很大的变化。
在每一个节点，分枝度量准则对属性进行排列并选择最好的属性进行排序。
如果有两个以上的属性具有相同的排序值，则训练集数据的小的变化就能改变排序，该节点下面的子树就会发生变化。
这种递归的分枝战略表明对于每个产生的分枝，数据集基于测试属性被分割，在进行了一些分割后，通常就只有非常少的数据进行决策，因此靠近叶节点做出的决策就没有在根节点附近做出的决策可靠。
聚类
聚类类型：
层次聚类：簇具有子簇；嵌套簇的集族，组织成一课树
划分聚类：将数据对象集划分成不重叠的子集，使每个数据对象恰在一个子集中
在学习聚类的时候主要使用了k-means算法；
：
k-means
1：先将每个对象作为一个簇；
2：然后这些簇根据某些准则被一步步地合并；两个簇间的相似度由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定。
3：重复上述过程直到所有的对象最终满足簇数目
总结
在这个信息化的时代，处理大量混乱而又复杂的数据的一个很好的方法是分类，在分类技术的发展过程中，流行的几个技术是贝叶斯分类、神经网络、遗传算法和决策树等。
与神经网络和贝叶斯分类比较，决策树更容易被人们理解。
而且，训练一个神经网络将花费大量的时间和进行上千次的迭代，生成决策树则要有效得多，因此，适用于大的训练集。
另外决策树生成算法除了包含在训练数据中的信息外不要求其他的信息(例如，领域知识或数据/类的概率分布的预知信息)，且决策树还表现出很好的分类精确度。
并且，与其它分类方法比起来，决策树算法的基础理论清晰、更加容易被人们理解、能够直接显示出数据所具有的特点以及数据之间的相互关系，并具有较好的分类预测能力，因此对决策树算法的研究有着重要的研究价值和实际意义
个人学习小结：
说一下我的几次作业吧：
抽样作业
总体样本特征
1.数据对象150
2.每类花比例1:1:1
3.每一个数值属性最小、最大、平均值
抽样
样本数目：10~30
4.3 3 1.1 0.1 Iris-setosa
5.8 4 1.2 0.2 Iris-setosa
5.7 4.4 1.5 0.4 Iris-setosa
5.4 3.9 1.3 0.4 Iris-setosa
每个属性的最大、小以及平均值
在这次作业中我学会了excel的基本应用，以及公式的运用。
当把表格转为excel的avi格式后可以再weka软件中直接将属性的最大、小以及平均值统计出来。
分类作业
作业内容
1.从Iris数据集中每一类花的数据对象各取出30条（共90条）作为训练
数据，根据前四个数值属性计算各类花的中心点。
2.从剩余的60条记录中任取15条作为测试数据
3.根据基于距离的分类方法，对这15条记录的类别class属性重新判断，
并计算分类错误率。
分类错误率：A/B
A：原始数据集的类别属性值与你分类后的类别属性值不同的记录数
B：总的测试数据，15条
这次作业说起来很凑巧，选的数据和很好，让我一个错误都没有出，分类错误率达到0%，这次作业花费的时间不多，注意：中心点就是分类好的平均值。
千万不要一个个的打公式，注意excel的拖拉，能够快捷方便的实现功能。
聚类作业：
作业内容
1.从Iris数据集中取不同class的数据对象记录共30条，并它们前四个
属性的数据进行聚类实验。
2.聚类要求：
a)K均值算法
b)K=3
3.性能评估
这个代码非常麻烦，我花了3个小时作业，敲了200多行的代码，工作量非常的大，直到最后值班的同学要关机房的门时，我还没有完成，是后来回去自己又做的。
相似性作业：
作业内容
从Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica这三类花的数据对象中分别抽两组数据对象，根据前四维属性（sepal length in cm、sepal width in cm、petal length in cm、petal width in cm）计算各数据对象之间的相异度、相似度、相关系数
这个也不难，就是把公式套进去就好了。
在学习数据过程中，应用WEKA，excel，word，txt，记事本等很多工具，其中我收获最大的就是excel和weka工具，在聚类一章中，为了编程用到了codeblock来写C++代码，虽然在学习这门课的过程中，但是收获颇多，乐趣颇多，在这一学期里没有缺过数据挖掘课，我迷恋上了数据挖掘这门即简单又充满了兴趣的课程。