数据挖掘报告
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哈尔滨工业大学
数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期)
课程编码S1300019C
授课教师邹兆年
学生姓名汪瑞
学号16S003011
学院计算机学院
一、实验内容
决策树算法是一种有监督学习的分类算法;kmeans是一种无监督的聚类算法。
本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中,比较了不同初始质心产生的差异。
本实验主要使用python语言实现,使用了sklearn包作为实验工具。
二、实验设计
1.决策树算法
1.1读取数据集
本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性,命名和属性值分别如下:
buying: vhigh, high, med, low.
maint: vhigh, high, med, low.
doors: 2, 3, 4, 5more.
persons: 2, 4, more.
lug_boot: small, med, big.
safety: low, med, high.
分类属性是汽车价值,共4类,如下:
class values:unacc, acc, good, vgood
该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据,因此需要对数据进行预处理,将所有标签类属性值转换为整形。
1.2数据集划分
数据集预处理完毕后,对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法(boottrap)。
Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句:
其中,cv是sklearn中cross_validation包,train_test_split方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可选项。该方法分别返回,训练集、测试集在原数据集中的序号以及对应的所属类别的序号。
K-flod法实现较为简单。如下:
xl为数据集大小,n_folds为划分若干折,一般可用10-fold验证。返回值loo中是包含两个元组的列表,这两个元组分别是train_index 和test_index的列表。
Bootstrap法实现如下,其与k-fold方法类似。
1.3创建和训练决策树及评价
数据集划分完毕后,就需要建立决策树并结合训练集来训练决策树。
建立决策树只需要调用tree.DecisionTreeClassifier()方法即可。它有一些参数可以根据需求进行设置。
Criterion选项,默认是“Gini”,表示决策树非叶节点划分依据是根据Gini指数表示划分的纯度。可选值有“entropy”,用信息增益来衡量
划分的优劣。Sklearn.tree中没有支持用错分类误差法来衡量节点划分的优劣。
min_samples_split选项,是指一个非叶节点继续划分所需要的最小样本数,如果该节点下的待分样本小于该值,则终止该节点划分,节点被标记为占多少的类,形成叶节点。它属于提前抑制决策树增长的方法。
max_depth选项,是指该训练决策树时允许达到的最大深度。默认深度是一直划分到节点纯净或者达到min_samples_split的要求。因此该选项是实验中有必要进行设置的项,以控制决策树过拟合,它属于前剪枝的操作。
min_impurity_split选项,是指划分某节点时所需要的最低不纯度阈值,如果某一节点划分的不纯度低于该值,表明该节点已经可以被接受成为叶节点,无须继续划分。它也是一种提前停止增长的策略。
决策树建立和训练的具体实例如下(用10-fold做例子):
由于实验采用的是10-fold交叉验证,因此最终准确率应该是每一折准确率的平均值。上述代码也包含了训练决策树和使用测试集验证决策树的代码,即:
该实验的最终准确率约是:test right rate: 0.8165
1.4基于树桩的Adaboost算法
在python中同样也实现了adaboost算法,需要使用AdaBoostClassifier()方法构造它。它有若干可选项:base_estimator是设置adaboost算法使用的弱分类器,默认是一层决策树,即树桩。
n_estimators是设置迭代次数,每一次迭代时该算法选择数据集中的某一特征作为树桩的分类节点,训练集中被错误分类的记录将被增加权重,正确分类的记录将被降低权重,权重更新后的数据集将用于下一次迭代。初始时各个记录权重均为1/n,n为记录数目。
主要的实现语句如下:
……
最终在测试集上,由adaboost生成的强分类器的准确率为:
2.kmeans算法
2.1读取数据集
Kmeans算法的数据集是酒的品种数据。有13个属性,一个分类属性。共分成3类,数据集前58号为第一类,59-129号为第二类,130-177号为第三类。
2.2初始化kmeans参数
Python中通过调用sklearn.cluster包中的kmeans类来创建方法实例。需要设置的主要参数是n_clusters,即聚簇数量。具体代码如下:
当然可以设置init参数为random,表示随机生成初始质心。默认值的kmeans++,智能选择数据中的若干项作为质心。
还有max_iter可选项,表示kmeans方法迭代次数。
2.3聚类划分
聚簇划分代码如下:
2.4错误率
计算聚簇划分的错误率,代码
结果:
[1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2
1 1
2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 0 2 0 0 2 0 0 2 2 2 0 0 1
2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 2 2 0 2 0 2 0 0 0 2 0 0 0 0 2 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2 2 2 2 0 0 2 2 2 0 0 2 2 0 2 2 0 0 0 0 2 2 2 0 2 2 2 0 2 0 2 2 0 2 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 0]
[58, 129, 177]
0.29608938547486036
由于数据集较小而且比较规整,经过测试发现该次实验在第二次迭代就已经收敛,错误率在29.6%左右。
当然,对于没有标签的数据,在衡量聚类结果时可以使用总SSE 来评价。在不同的k值情况下,选择具有最小总SSE的模型最为合