数据挖掘 实验七
数据挖掘实验(实验三-七)
实验三关联规则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）。
如下图所示视图的内容显示7.如下图设置输入输出列或多维如下8.“指定定型数据”页上，LineNumber旁边的“键”和ordernumber设为键。
9.选中Model列旁边的“输入”和“可预测”复选框。
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”。
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
数据挖掘是一项重要的技术，它可以帮助我们从海量的数据中发现隐藏的模式
和规律。
Weka是一款流行的数据挖掘工具，它提供了丰富的算法和功能，能
够帮助用户进行数据挖掘和分析。
在本次实验中，我们将使用Weka工具进行
数据挖掘实验，并对实验结果进行报告。
首先，我们选择了一个实际的数据集作为实验对象，这个数据集包含了大量的
样本数据和特征。
我们使用Weka工具对数据集进行了预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。
接着，我们选择了几种常用的数据挖掘算法，包括
决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，对数据集进行了建模和训练。
在模型训
练完成后，我们对模型进行了评估和验证，比较了不同算法的性能和效果。
实验结果显示，我们使用Weka工具进行数据挖掘可以得到较好的效果。
在对
比不同算法的性能时，我们发现决策树算法在这个数据集上表现较好，能够得
到较高的准确率和召回率。
而朴素贝叶斯算法在处理文本分类等任务时表现较好。
此外，支持向量机算法在处理复杂的非线性分类问题时也有较好的效果。
总的来说，通过本次实验，我们发现Weka工具提供了丰富的功能和算法，能
够帮助用户进行数据挖掘和分析。
在实际应用中，我们可以根据具体的数据特
点和任务需求选择合适的算法和方法，从而得到更好的数据挖掘效果。
希望本
次实验报告能够对数据挖掘领域的研究和实践有所帮助。
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。
数据挖掘实验心得7篇
数据挖掘实验心得7篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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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6个实验实验报告
数据挖掘6个实验实验报告中南民族⼤学计算机科学学院《数据挖掘与知识发现》综合实验报告姓名年级专业软件⼯程指导教师学号序号实验类型综合型2016年12 ⽉10 ⽇⼀、使⽤Weka建⽴决策树模型1、准备数据：在记事本程序中编制ColdType-training.arff，ColdType-test.arff。
2、加载和预处理数据。
3、建⽴分类模型。
（选择C4.5决策树算法）4、分类未知实例⼆、使⽤Weka进⾏聚类1、准备数据：使⽤ColdType.csv⽂件作为数据集。
2、加载和预处理数据。
3、聚类（⽤简单K -均值算法）4、解释和评估聚类结果三、完成感冒类型的相关操作及相应处理结果1.加载了ColdType-training.arff⽂件后的Weka Explorer界⾯：2.感冒类型诊断分类模型输出结果：Sore-throat = Yes| Cooling-effect = Good: Viral (2.0)4.感冒类型诊断聚类结果：Cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1(10) (5) (5) ================================================= Increased-lym Yes Yes No Leukocytosis Yes No Yes Fever Yes Yes Yes Acute-onset Yes Yes No Sore-throat Yes No Yes Cooling-effect Good Good Notgood Group Yes Yes NoTime taken to build model (full training data) : 0 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 5 ( 50%)1 5 ( 50%)Class attribute: Cold-typeClasses to Clusters:0 1 <-- assigned to cluster5 1 | Viral0 4 | BacterialCluster 0 <-- ViralCluster 1 <-- BacterialIncorrectly clustered instances : 1.010 %分析:由诊断聚类结果图可知，聚类中有两个簇Cluster0和Cluster1,分别对应Viral类和Bacterial类，但有⼀个实例被聚类到错误的簇，聚类错误率为10%。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本次实验的目的是使用WEKA软件对一个数据集进行数据挖掘，并通过数据挖掘的方法来预测数据集中其中一特定变量的值。
二、实验流程1. 数据集的导入：首先，我们将数据集导入WEKA软件中。
在WEKA主界面中，选择“Explorer”选项，并在弹出的窗口中选择“Open File”选项，然后选择要导入的数据集文件即可。
2. 数据预处理：在导入数据集后，我们需要对数据集进行预处理。
预处理的目的是为了提高数据挖掘的准确性和可靠性。
在WEKA中，我们可以通过选择“Preprocess”选项进行数据预处理。
常见的数据预处理方法有缺失值处理、异常值处理、离散化、标准化等。
3. 数据分析与建模：在数据预处理完成后，我们需要进行数据分析和建模。
在WEKA中，我们可以使用分类、回归、聚类等方法进行数据分析。
在本次实验中，我们选择使用朴素贝叶斯分类器进行数据分析与建模。
在WEKA中，我们可以通过选择“Classify”选项，并在弹出的窗口中选择“NaiveBayes”选项来使用朴素贝叶斯分类器。
4.模型评估与优化：在完成数据分析与建模后，我们需要对模型进行评估与优化。
在WEKA中，我们可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法进行模型评估。
根据评估结果，我们可以对模型进行优化，以提高模型的准确性和可靠性。
5.结果可视化：最后，我们可以对挖掘结果进行可视化展示。
在WEKA中，我们可以使用图表和图形来展示挖掘结果。
根据可视化结果，我们可以更加直观地理解和分析挖掘结果。
三、实验结果与分析在本次实验中，我们选择了一个含有1000个样本的数据集，并使用朴素贝叶斯分类器进行数据挖掘。
经过数据预处理和模型评估，我们最终得到了一个准确率为80%的分类模型。
通过对模型进行优化，我们成功的预测了数据集中其中一特定变量的值。
四、实验总结通过本次实验，我们学习了如何使用WEKA软件进行数据挖掘。
WEKA是一个功能强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理和分析方法，可以帮助我们进行高效准确的数据挖掘。
数据挖掘实验大纲
《数据仓库和数据挖掘》实验教学大纲课程编号：11241341课程类别：必修课适用层次：本科适用专业：工商管理学院工商管理专业适用学期：第6学期课程总学时：64实验学时：20开设实验项目数：5考核方式：考试一、实验教学目的及要求数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代，90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新的千年继续繁荣。
数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域，从多个学科汲取营养。
这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高信能计算和数据可视化。
本课程作为工商管理学院工商管理专业的专业选修课程，以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内容，以方法的应用为主线，系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识，使学生尽快掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念，基本方法和应用背景。
通过实验教学环节，对学生进行实践技能和科学研究方法的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心基础技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。
同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。
三、实验考核方式与标准1.实验报告实验报告的内容包括：实验目的、实验题目、实验内容、程序代码、程序运行的数据及程序运行结果。
2.考核方式实验课考核成绩按照出勤情况、上机情况和书写实验报告的情况给出成绩：优、良、中、及格、不及格等五级成绩，实验课成绩占课程总成绩的比例10%。
为了使学生能够重视实验课的教学，完善实验报告的批改工作，特制定批改实验报告具体标准如下：成绩的给定以学生的学习态度，实验的效果，报告的内容来定。
优：按时参加实验课，能够认真地全部完成教师布置的任务，并能积极主动地提出问题、思考问题，认真书写实验报告。
良：按时参加实验课，能够认真地全部完成教师布置的任务，认真书写实验报告。
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BP神经网络在肺癌分类中应用
一、实验目的
用BP神经网络算法，对三类肺癌的样本通过MATLAB软件进行模拟仿真，进行分类。
通过这个实例熟悉BP神经网络算法和MATLAB软件的使用。
二、实验步骤
1、下载肺癌数据，使用MATLAB软件进行模拟仿真
2、数据预处理--对用“？”表示的数据统一用“0”填充
3、输入算法的代码
4、调试
三、代码分析
clc;clear;%清屏的作用
%读取数据
data=dlmread('lung-cancer.data',',');
%把data分为目标向量和预测向量
%T0为目标向量，取数据矩阵的每行第一列数据
T0=data(:,1);
%P0为预测向量,取数据矩阵每行从第二列开始的数据
P0=data(1:32,2:57);
%把目标值离散分离变量
for i=1:32
temp=T0(i,:);
if mod(temp(1),3)==1
T(i,:)=[1,0,0];
elseif mod(temp(1),3)==2
T(i,:)=[0,1,0];
elseif mod(temp(1),3)==0
T(i,:)=[0,0,1];
end
end
T;
T=T';
P=P0'
%将创建一个三层前馈神经网路。
它的输入向量是minmax(P)，第一层有56个神经元(56)，第二层有10个神经元(10)第三层输出层有3个神经元（3）。
第一层与第二层的传递函数是tansig，输出层的传递函数是purelin。
训练函数是traingdm,traingdm代表梯度下降法。
net=newff(minmax(P),[56,10,3],{'tansig','tansig','purelin '},'traingdm');
%由于每次创建网络时，其权值与阈值不同，所以初始化网络
net=init(net);
%设置训练次数
net.trainParam.epochs=1000;
%设定可接受的误差范围
net.trainParam.goal=0.03;
%进行训练得出权值的最优值
net=train(net,P,T);
%进行仿真，把P中的数据代入训练后的模型 net中
A = sim(net,P);
E = T - A;
MSE=mse(E);
%得到的预测值
out=sim(net, P );
%得到10行2列的小数，
z=out'
%得到结果矩阵
result=[];
for k=1:32
%[C，I]是result数组的索引号，I为输出神经元中最大的那个数的索引号。
[C,I]=max(z(k,:));
%result里面存放的是1、2。
用于和T0比较
result=[result;I];
end
%计算正确率
total=0;
for i=1:32
if T0(i,:)==result(i,:)%把T0和result的每个数据进行比较
total=total+1;
end
end
disp('正确率为:');
total/32
四．实验数据以及结果
点击窗口
可以选择显示不同的视图点击“Performance”,显示的视图
点击”Traning State”显示的视图为：。