数据挖掘实验weka 分析

数据挖掘实验weka 分析

管理学院实验（实训）报告

课程：商务智能与数据挖掘地点：2607 时间：2014年5月7日

1．分类分析

打开数据文件后，先选择进行分类的算法，J48-C4.5决策树算法，选择将测数据集作为训练集使用，同时选择output predictions使结果显示预测情况

然后进行十折交叉验证，下图时将决策树可视化显示的结果

2．聚类分析

选用k-均值聚类算法进行聚类分析，进行聚类之前先对数据文件进行规范化处理

打开文件后选择规范化处理算法，进行规范化处理后将数据进行保存；下图是打开文件选择算法后的界面：

下图是进行规范化处理之后的数据：

重新打开进行规范化处理后的文件，选择k-均值聚类算法，下图是算法参数设置界面：

k-均值聚类算法参数确认后进行聚类分析，下图是聚类分析的结果显示：

除了“k-均值聚类算法”，聚类分析还可以选择其他的算法，重新选择算法“DBScan”，对算法参数进行设置，然后金子那个聚类分析

“DBScan”聚类算法参数设置界面：

DBScan聚类分析结果显示：