数据挖掘试验指导书
《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业）
江西财经大学国际经贸学院
编写人：戴爱明
目录
前言 (1)
实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5)
实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9)
实验三、决策树C5.0 建模 (17)
实验四、关联规则挖掘 (30)
实验五、聚类分析（异常值检测） (38)
前言
一、课程简介
商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。
二、课程的任务和实验的教学目标
课程编号：
课程属性：专业任选课
实验学时：8
适用专业：国际经济与贸易
先修课程：数据库技术、概率论与数理统计、统计学
《商务数据分析》是一门理论和实践相结合的课程，其上机实验的目的主要是实现数据挖掘的主要算法，训练学生实际动手进行数据挖掘设计和软件应用的能力，加深对数据挖掘相关概念和算法的理解。
本课程具有技术性和实践性较强的特点，因此，配合基本原理的讲授，应当安排相应的实习操作。通过实验和操作，使学生巩固和加深数据仓库与数据挖掘理论知识，进一步加强学生独立分析问题和解决问题的能力、综合设计及创新能力的培养，为今后工作打下良好的基础。经过多层次、多方式的全面训练后，学生应达到下列要求：1．进一步巩固和加深数据挖掘基本知识的理解，提高综合运用所学知识，建立、管理和分析商务数据的能力。
2．能根据需要选学参考书，查阅相关的工具，通过独立思考，深入钻研有关问题，学会自己独立分析问题、解决问题，具有一定的创新能力。
3．能正确处理大规模数据，选择数据挖掘工具的开发平台和相关的软件解决实践问题。
4．能独立撰写实验报告，准确分析实验结果，总结有关的问题，提出相关的建议。
三、实验教材及参考书
理论课教材及参考书：
?数据仓库与数据挖掘教程（丛书名：高等院校信息管理与信息系统专业系列教材）作者：陈文伟编著，清华大学出版
社，2006.8
?数据仓库和数据挖掘，苏新宁等编著，清华大学出版社，2006.4
?数据仓库与数据挖掘技术（第2版），陈京民编著，电子工业出版社，2007.11
?Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques.高等教育出版社（影印版）,2001.5.
?Ian H. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (第二版). 机械工业出版社（影
印版），2005.
?Richard J. Roiger, Michael W. Geatz. Data Mining: A Tutorial-Based Primer.清华大学出版社，2003.
实验教材：
?数据挖掘Clementine应用实务，谢邦昌主编，机械工业出版社，2008.4
?数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典，元昌安主编，电子工业出版社，2009.8
四、实验基本内容及学时分配
按照《商务数据分析》实验教学大纲的要求，共设立实验4个，
总计20学时。试验基本内容与学时分配如下表：
五、实验方式与基本要求
1、本课程的实验为非单独设课，因此，应该课程的内容安排和进度，配合技术原理的讲授，进行相应的操作和实验。
2、该课以综合性实验为主，教师给出实验题目，实验前学生必须进行预习，
3、在规定的时间内，由学生独立完成，出现问题，教师要引导学生独立分析、解决，不得包办代替。
4、实验中按要求做好学生实验情况及结果记录，实验后认真填写实验记录。
5、实验指导书仅作为上机时的参考步骤，不能作为唯一的依据，以教材和课堂讲授为准。
实验一、SPSS Clementine 软件功能演练
【实验目的】
1、熟悉SPSS Clementine 软件功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
【实验内容】
1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)
【实验步骤】
1、启动Clementine：
请从Windows 的“开始”菜单中选择：
所有程序
SPSS Clementine 11.1
SPSS Clementine client 11.1
2、Clementine窗口
当第一次启动Clementine 时，工作区将以默认视图打开。中间的区域称作流工作区。在Clementine 中，这将是用来工作的主要区域。
Clementine 中绝大部分的数据和建模工具都在选项板中，该区域位于流工作区的下方。每个选项卡都包含一组以图形表示数据挖掘任务的节点，例如访问
和过滤数据，创建图形和构建模型。
释放。随后可将各个图标连接以创建一个表示数据流动的流。
窗口的右上方是输出和对象管理器。这些选项卡用于查看和管理各种Clementine 对象。
“流”选项卡包含了当前会话中打开的所有流。可以将这些流保存并关闭，也可将其添加到工程中。
“输出”选项卡包含了由Clementine 中的流操作产生的各类文件。可以显示、重命名和关闭此处所列的表格、图形和报告。
“模型”选项卡是一个功能强大的工具，包含了在一次会话中产生的所有模型（即，已在Clementine 中构建完毕的模型）。通过它，可以对模型作更深入的查看、将其添加至流中、导出或为其加注解。
窗口右侧底部的部分是工程工具，它用来创建和管理数据挖掘工程。查看在Clementine 中创建的工程有两种方式- 类视图或CRISP-DM 视图。“CRISP-DM”选项卡提供了一种组织工程的方式。“类”选项卡提供了一种在Clementine 中按类别（即，按照所创建对象的类别）组织工作的方式。当要获取数据、流、模型等对象的详尽目录时，这种视图十分有用。
实验二、SPSS Clementine 数据可视化
【实验目的】
1、熟悉SPSS Clementine 绘图。
2、了解SPSS Clementine 图形选项面板各节点的使用方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。
【实验内容】
1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各图形选项面板，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。(要求：至少做分布图、直方图、收集图、多重散点图、时间散点图)
【实验步骤】
1、启动Clementine：
请从Windows 的“开始”菜单中选择：
所有程序
PSS Clementine 11.1
SPSS Clementine client 11.1
2、建立一个流、导入相关数据，打开图形选项面板
3、绘制以下各类图形
（1）以颜色为层次的图
（2）以大小为层次的图
（3）以颜色、大小、形状和透明度为层次的图
（4）以面板图为层次的图
（5）三维收集图
（6）动画散点图
（8）直方图
（10）多重散点图
未标准化时的多重散点图
标准化后的多重散点图
（11）网络图
实验三、决策树C5.0 建模
【实验目的】
1、熟悉SPSS Clementine建模方法。
2、掌握SPSS Clementine分布图、散点图、网络图的创建方法。
3、掌握决策树C5.0决策方法。
【实验内容】
1、创建散点图。
2、创建分布图。
3、创建网络图。
【实验步骤】
假设你是一位正在汇总研究数据的医学研究员。已收集了一组患有同一疾病的患者的数据。在治疗过程中，每位患者均对五种药物中的一种有明显反应。的任务就是通过数据挖掘找出适合治疗此疾病的药物。
此示例使用名为druglearn.str 的流，此流引用名为DRUG1n 的数据文件。可以从任何Clementine Client 安装软件的Demos 目录下找到这些文件，也可以通过从Windows 的“开始”菜单选择Start > [All] Programs > SPSS Clementine 11.1 > Demos访问这些文件。文件druglearn.str 位于Classification_Module 目录中。此 demo 中使用的数据字段包括：
使用变量文件节点读取定界文本数据。可以从选项板中添加变量文件节点，方法是单击源选项卡找到此节点，或者使用收藏夹选项卡（默认情况下，其中包含此节点）。然后，双击新添加的节点以打开相应的对话框。
单击紧挨“文件”框右边以省略号“...”标记的按钮，浏览到系统中的Clementine 安装目录。打开demos 目录，然后选择名为DRUG1n 的文件。选择从文件读取字段名，并注意已载入此对话框中的字段和值。
遗传学实验设计书
遗传学实验设计书 王伊丹 13303161 生物技术与应用专业 一．单因子实验 杂交组合题目 果蝇的翅型单因子杂交实验 基本原理 （1）分离定律：一对基因在杂合状态下不互相影响，各自保持相对的独立性，而在形成配子时互相分开，并按原样分配到不同的配子 中。 （2）单因子杂交是指一对等位基因间的杂交。野生型果蝇是长翅（+/+）,其翅长超出腹部末端约1/3。残翅果蝇的双翅已退化，只留下少 量残迹（vg/vg）,无飞行能力。Vg的基因座位位于第二染色体， 对长翅（+）完全隐形。 （3）果蝇的翅型决定基因是一对等位基因，野生型果蝇是长翅（+/+)，突变体为残翅（vg/vg)。用长翅与残翅果蝇杂交，子一代（F1) 都是长翅。子一代系内交配，子二代产生性状分离，长翅：残翅 为3:1。 实验方法步骤 （1）确定杂交亲本为野生型长翅果蝇品系（18#）和突变型残翅果蝇（2#)，挑选处女蝇。 （2）配好杂交组合：①正交组合：野生型长翅18#（♀）×突变型残翅2#（♂）。用消毒过的毛笔把3-4只长翅处女蝇扫入培养瓶中，然后把培养瓶水平放置，以免麻醉状态下的果蝇沾到培养基或水珠被闷死，随即用同样方法扫入3-4只残翅雄蝇，塞进棉塞，贴好标签，保持水平放置直至果蝇苏醒，移入25℃恒温培养箱中培养。 ②反交组合：突变型残翅2#（♀）×野生型长翅18#（♂），杂交方法同①。 （3）培养7天后把亲本果蝇成虫全部倒出处死。 （4）再过7天F1成蝇出现，把F1成蝇转移到经过消毒的空瓶进行适度麻醉，观察F1翅形变化。再将5-6对适度麻醉的F1成虫转入另一培养瓶，标签表明品系号，正反交各转一瓶。 （5）过7天，将F1成虫全部倒出处死，已有卵和幼虫的培养基放回培养箱中继续培养。 （6）再过7天，F2成虫出现，开始观察，可以连续观察7天左右，记录翅形变化结果。 实验结果预测
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿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https://www.360docs.net/doc/0711587303.html,/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https://www.360docs.net/doc/0711587303.html,/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。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
数据挖掘实验三报告
实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘 实验步骤 1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。要求： 描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果 Apriori 算法： 1、发现频繁项集，过程为 （1）扫描 （2）计数 （3）比较 （4）产生频繁项集 （5）连接、剪枝，产生候选项集 （6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集 2、产生关联规则 （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； （2）对于L的每个非空子集S，如果 P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值) 则输出规则“S=>L-S” Weka 中有关Apriori 的参数：
1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2. classindex 类属性索引。如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。 3.delta 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。 5. metricType 度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。 在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是： a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度. b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B) Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切
实验设计书(修改版)教学内容
【实验原理与目的】 神经肌肉接头处的兴奋传递过程有三个重要的环节：一是钙离子促进神经轴突中的囊泡膜与接头前膜发生融合而破裂；二是囊泡中的乙酰胆碱释放到神经肌肉接头间隙；三是乙酰胆碱与接头后膜上的受体结合，引发终板电位。乙酰胆碱（Acetylcholine,ACh）是一种重要的神经递质，是连接每个运动神经元和骨骼肌之间的信使。如果ACh的传递受阻，肌肉就不能收缩。箭毒是美印第安人在猎箭头部涂抹的一种毒药，它能够占用并阻塞ACh 受体的位置，能竞争性阻断ACh 的去极化作用致使神经递质不能影响肌肉。能与ACh 竞争神经肌接头处的nm胆碱能受体，但不激动受体，因而使骨骼肌松弛。抗胆碱酯酶药可拮抗其肌肉松弛作用，新斯的明是胆碱酯酶抑制剂，可通过抑制胆碱酯酶增减乙酰胆碱在肌接头间隙的浓度。故筒箭毒过量可用适量新斯的明解救。筒箭毒与乙酰胆碱竞争性结合乙酰胆碱受体，注射新斯的明后使突触间隙内的乙酰胆碱浓度升高而使竞争性增强，故乙酰胆碱与受体接触增多，从而使肌无力症状减弱。 本实验的目的是探索筒箭毒对神经--肌接头处兴奋传递的影响极其相关机制；观察筒箭毒的肌松作用，分析其作用点；了解新斯的明对抗筒箭毒的作用。 【实验对象】 大白鼠，体重250g以上。
【实验器材和药品】 Powerlab 一套（主机，刺激器，张力换能器），手术器械一套，小动物人工呼吸机，气管插管，棉线，大头针，铁架台，注射器 0.001g%筒箭毒碱，0.005g%新斯的明，25%乌拉坦，1.5%普鲁卡因，生理盐水 【实验方法】 1.大鼠称重，麻醉；25%乌拉坦腹腔注射0.5ml/100g麻醉。然 后仰卧固定于鼠手术床上，分离气管及颈外静脉，分别插入气 管插管和静脉插管，准备好人工呼吸机。数分钟后翻正反射消 失，即可进行实验； 2.分离坐骨神经；在髋关节后，坐骨结节内凹陷处切开皮肤，钝 性分离肌肉，暴露一段坐骨神经，用浸有1.5%普鲁卡因的棉 线围绕坐骨神经打一个结，在坐骨神经干上做传导阻滞麻醉，排除下行干扰； 3.分离腓神经；在外侧剪开皮肤，钝性分离肌肉组织，分离腓神 经，神经穿线备用； 4.分离胫前肌；将大鼠两前肢固定在手术台（仰卧），从后置踝 关节正前方向剪开小腿皮肤，剪断踝关节前部韧带，分离胫前 肌肌腱，沿胫骨分离胫前肌（注意不要损伤血管），在踝部的 胫前肌肌腱处扎线，与结扎线远端切断肌腱； 5.安装并设定powerlab记录肌张力的chart设定文件；调定刺
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
实验设计书(修改版)
假设：筒箭毒能与乙酰胆碱竞争神经肌接头处的nm受体，使肌肉松弛 【实验原理与目的】 神经肌肉接头处的兴奋传递过程有三个重要的环节：一是钙离子促进神经轴突中的囊泡膜与接头前膜发生融合而破裂；二是囊泡中的乙酰胆碱释放到神经肌肉接头间隙；三是乙酰胆碱与接头后膜上的受体结合，引发终板电位。乙酰胆碱（Acetylcholine,ACh）是一种重要的神经递质，是连接每个运动神经元和骨骼肌之间的信使。如果ACh的传递受阻，肌肉就不能收缩。箭毒是美印第安人在猎箭头部涂抹的一种毒药，它能够占用并阻塞ACh 受体的位置，能竞争性阻断ACh 的去极化作用致使神经递质不能影响肌肉。能与ACh 竞争神经肌接头处的nm胆碱能受体，但不激动受体，因而使骨骼肌松弛。抗胆碱酯酶药可拮抗其肌肉松弛作用，新斯的明是胆碱酯酶抑制剂，可通过抑制胆碱酯酶增减乙酰胆碱在肌接头间隙的浓度。故筒箭毒过量可用适量新斯的明解救。筒箭毒与乙酰胆碱竞争性结合乙酰胆碱受体，注射新斯的明后使突触间隙内的乙酰胆碱浓度升高而使竞争性增强，故乙酰胆碱与受体接触增多，从而使肌无力症状减弱。 本实验的目的是探索筒箭毒对神经--肌接头处兴奋传递的影响极其相关机制；观察筒箭毒的肌松作用，分析其作用点；了解新斯的明对抗筒箭毒的作用。 【实验对象】 大白鼠，体重250g以上。 【实验器材和药品】 Powerlab 一套（主机，刺激器，张力换能器），手术器械一套，小动物人工呼吸机，气管插管，棉线，大头针，铁架台，注射器 0.001g%筒箭毒碱，0.005g%新斯的明，25%乌拉坦，1.5%普鲁卡因，生理盐水
【实验方法】 1.大鼠称重，麻醉；25%乌拉坦腹腔注射0.5ml/100g麻醉。然后仰卧固定于鼠 手术床上，分离气管及颈外静脉，分别插入气管插管和静脉插管，准备好人工呼吸机。数分钟后翻正反射消失，即可进行实验； 2.分离坐骨神经；在髋关节后，坐骨结节内凹陷处切开皮肤，钝性分离肌肉，暴 露一段坐骨神经，用浸有1.5%普鲁卡因的棉线围绕坐骨神经打一个结，在坐骨神经干上做传导阻滞麻醉，排除下行干扰； 3.分离腓神经；在外侧剪开皮肤，钝性分离肌肉组织，分离腓神经，神经穿线备 用； 4.分离胫前肌；将大鼠两前肢固定在手术台（仰卧），从后置踝关节正前方向剪 开小腿皮肤，剪断踝关节前部韧带，分离胫前肌肌腱，沿胫骨分离胫前肌（注意不要损伤血管），在踝部的胫前肌肌腱处扎线，与结扎线远端切断肌腱； 5.安装并设定powerlab记录肌张力的chart设定文件；调定刺激器有关参数； 6.连接仪器；手术操作完成后，将胫前肌与powerlab的张力换能器向连接，腓 神经处安放刺激电极。最适负荷设定为10g左右。稳定一段时间后，于给药前记录一段正常的肌肉收缩曲线； 7.缓慢静脉注射0.001%筒箭毒碱0.1ml/100g,从仪器上观察肌肉收缩曲线的变 化情况； 8.待肌肉收缩曲线再次稳定或完全消失后，停止刺激，同时缓慢静脉注射0.005% 新斯的明0.15ml/100g,观察肌肉收缩曲线的变化情况。 【预期结果】 注射筒箭毒后肌肉收缩曲线幅度变小甚至消失，即肌肉处于肌无力状态，注射新斯的明后肌肉收缩曲线又基本恢复正常，即肌肉恢复正常收缩状态；
数据挖掘关联规则实验报告
实验七关联规则 1. 实验目标 ?使用SSAS进行关联规则挖掘实验 2. 实验要求 （1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤； （2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会； （3）完成实验报告。 3. 实验内容 生成市场篮方案。Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。 4. 实验步骤 (1) 创建市场篮挖掘模型结构 1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘 结构”，再选择“新建挖掘结构”。 此时，系统将打开数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。 3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。 4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术”下，选中“Microsoft 关联规 则”，再单击“下一步”。 “选择数据源视图”页随即显示。默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。 5.单击“下一步”。
6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中 vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两 个表之间的关联）。 7.在“指定定型数据”页上，依次清除CustomerKey旁边的“键”复选框和LineNumber旁 边的“键”和“输入”复选框。 8.选中Model列旁边的“键”和“可预测”复选框。然后，系统也将自动选中“输入”复选框。 9.单击“下一步”。 10.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“下一步”。 11.在“完成向导”页的“挖掘结构名称”中，键入Association。 12.在“挖掘模型名称”中，键入Association，再单击“完成”。 (2) 调整关联模型的参数和处理关联模型 在处理上一个任务中与“关联”挖掘结构一起创建的初始挖掘模型之前，必须更改以下两个参数的默认值：Support和Probability。Support定义规则被视为有效前必须存在的事例百分比。Probability定义关联被视为有效前必须存在的可能性。 调整关联模型的参数步骤如下： 1.打开数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡。 2.右键单击设计器网格中的“关联”列，然后选择“设置算法参数”。 系统将打开“算法参数”对话框。 3.在“算法参数”对话框的“值”列中，设置以下参数： MINIMUM_PROBABILITY = MINIMUM_SUPPORT = 4.单击“确定”。 处理关联模型步骤如下： 1.在Business Intelligence Development Studio 的“挖掘模型”菜单上，选择“处理挖掘结构和 所有模型”。 系统将打开“处理挖掘结构- 关联”对话框。 2.单击“运行”。 系统将打开“处理进度”对话框，以显示有关模型处理的信息。模型处理可能需要一些时间，具体时间取决于您的计算机。 3.处理完成之后，在“处理进度”和“处理挖掘结构- 关联”对话框中，单击“关闭”。
数据挖掘实验报告三
实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数
四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果
数据挖掘实验报告(一)
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：1311610602
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++5.11 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
试验设计书
盐酸左氧氟沙星片人体生物等效性研究 试验设计书 1 试验目的 考察国产盐酸左氧氟沙星片的人体相对生物利用度和生物等效性。 2 药品： 2.1 试验药品(T)：盐酸左氧氟沙星片，规格：100mg/片，批号：，标示量：99.4%。由南京三锐药业有限公司研制提供。 2.2 参比制剂(R)：盐酸左氧氟沙星片（左福欣），规格100mg/片，批号：0305112，批准文号：国卫药准字H20010221，由湖南正清制药集团股份有限公司生产，有效期：2005年5月。 2.3 标准对照品：左氧氟沙星标准品（中国药品生物制品检定所，130455-200202，含量：97.2％）。 3 健康志愿者的选择及给药方法： 3.1 健康志愿者选择 选用20名男性，年龄22-24岁，体重应符合标准体重±10%范围，无心、肺、肝、肾、消化道、神经系统、精神异常及代谢异常等病史，无烟酒等不良嗜好，无过敏史，无体位性低血压。经体检各项指标（如血压、心率、心电图、呼吸状况、肝肾功能、血尿常规和胸部透视）无异常。试验前两周停用任何药物，受试前一周向受试者说明研究的药物和试验内容，并签署知情同意书。
3.2 试验设计： 采用单盲、单剂量、随机、2×2交叉试验设计。即将20名健康受试者随机分为两组，每组各10名。1组先服参比药R，然后服试验药T，两次服药相隔二周，以O表示，即ROT。2组服药顺序为TOR。给药前12小时进清淡晚餐后禁食过夜，于次日早晨空腹口服受试制剂或参比制剂200mg，用200ml温开水送服。服药后2h可以饮水；服药后4h进统一标准午餐。 4 取血时间点的确定 取血时间点：服药前取静脉血一次为空白对照，分别于给药后0.333，0.667，1，1.5，2，3，4，6，8，12，24 h时取静脉血3.5ml，血标本收集于肝素化试管内，3000rpm离心10min，取血浆，-40℃保存。 5 血浆样品的处理： 于1.5ml离心管（EP管）中加入待测血浆0.5ml，混匀后加入70%高氯酸30μl，涡旋30秒，12000rpm离心10min，取上清夜20μl进HPLC检测。 6 高效液相色谱法 6.1 HPLC条件 6.1.1 仪器：高效液相色谱仪为Agilent1100系列，包括G1322A 在线脱气机，G1311A 四元泵，G1316A温控箱，G1315B二极管阵列检测器，G1328B手动进样器和Agilent 化学工作站（Rev A.08.03.[847]）。 6.1.2色谱条件：色谱柱为ZORBAX Eclipse XDB-C18（4. 6×150mm，
数据挖掘分类实验详细报告概论
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
初中生物实验设计方案格式
初中生物实验设计方案格式 方案是计划中内容最为复杂的一种由于一些具有某种职能的具体工作比较复杂不作全面部署不足以说明问题因而公文内容构成势必要繁琐一些一般有指导思想、主要目标、工作重点、实施步骤、政策措施、具体要求等项目下面小编为大家搜索整理了初中生物实验设计方案格式希望对大家有所帮助 一、实验名称：临时装片、切片、涂片的制作、观察和指导 二、实验目标：让学生通过独立自主的制作临时装片、切片、涂片的方法来感知细胞的形态和结构从而使学生对细胞达到一定的认识为以后的教学作下铺垫制作临时装片的成功对提高学生的生物学兴趣和生物科学素养都起着重要的作用同时这样锻炼了学生的动手能力也培养了学生的自己动脑思考的能力 三、实验方法及步骤： （一）实验材料：显微镜、载玻片、盖玻片、镊子、刀片、吸水纸、解剖针、毛笔、滴管、擦镜纸；清水、碘酒溶液；西红柿、空心莲子草、洋葱；创可贴（切片时可能会有人受伤） （二）实验步骤： 1、临时装片的制作 ⑴准备 擦用擦镜纸把载玻片和盖玻片擦拭干净 改进：将洁净的纱布改为擦镜纸擦拭玻片时要注意用左手的拇指和食指夹住玻片的两端右手的拇指和食指衬垫上洁净的纱布后夹
在玻片两面同时擦拭以防将玻片损坏滴用滴管在载玻片中央滴12滴清水 改进：在制片时至少滴2滴清水这样加盖玻片时盖玻片下的空间中水较充盈气泡就少细胞的活性也较好取用刀片在洋葱表面上划“井”字（大约.5cm2）用镊子撕取外表皮 问题：由于叶表皮皱缩、学生不熟练等导致撕下的表皮薄膜过厚在显微镜视野中难以找到理想的观察对象致使实验效果较差改进：首先将洋葱鳞片叶切成宽1.1.5cm的纵向窄条再用刀片将洋葱鳞片叶内侧表皮划成小块(切忌划透)然后用镊子夹住所划表 皮的边缘将其轻轻取下(洋葱鳞片叶内侧表皮易与叶肉分离操作简便)即可这一改进降低了实验操作难度提高了制片质量放把撕取的表皮 浸入载玻片上的水滴中并展平 ⑵盖盖玻片 盖用镊子夹起盖玻片使它的一边先接触载玻片上的水滴然后缓缓地放下盖在要观察的材料上 ⑶染色 染：将玻片倾斜1度左右从高的一侧滴入碘液让其自己流入玻片问题：染色时书中要求是把12滴碘液滴在盖玻片的一侧然后用吸水纸从盖玻片的另一侧吸引使染液浸润标本的全部然而部分同学可 能将盖玻片下所有水全部吸干做出的装片会有很多的大气泡且气泡 将细胞掩盖了或者有人将气泡误认为细胞
数据挖掘实验报告-关联规则挖掘
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 实验三设计并构造AdventureWorks数据仓库实例 【实验要求】 在SQL Server 平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP和数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。 【实验内容】 步骤1：需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求； 步骤2：根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界； 步骤3：设计并构造逻辑模型； 步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，，建立OLAP和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。 【实验平台】 Win7操作系统，SQL Server 2005 【实验过程】 一、创建Analysis Services 项目 1.打开Business Intelligence Development Studio。 2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。 3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。 4.在“名称”框中，将新项目命名为AdventureWorks。 5. 单击“确定”。 二、创建数据库和数据源 1.运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 。 (1)运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi (2)用SQL Server Management Studio附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 关联规则数据挖掘 学习报告 目录 引言 2案例 2关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件 7（一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘 12总结 27 一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。 数据分析与挖掘实验报告 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数 据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组 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数据挖掘实验三
关联规则数据挖掘
数据分析与挖掘实验报告
数据挖掘实验报告1