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。
七、参考文献。
[1] Han J, Kamber M, Pei J. Data mining: concepts and techniques. Elsevier; 2011.
[2] Witten IH, Frank E, Hall MA, et al. Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann; 2016.
[3] Tan P-N, Steinbach M, Kumar V. Introduction to data mining. Pearson Education India; 2006.
以上是本次数据挖掘实验的报告内容，谢谢阅读。
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。 七、参考文献。 [1] Han J, Kamber M, Pei J. Data mining: concepts and techniques. Elsevier; 2011. [2] Witten IH, Frank E, Hall MA, et al. Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann; 2016. [3] Tan P-N, Steinbach M, Kumar V. Introduction to data mining. Pearson Education India; 2006. 以上是本次数据挖掘实验的报告内容，谢谢阅读。
数据挖掘实验报告-数据预处理
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
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。通过本次实验，我们不仅学会了 使用WEKA进行数据挖掘，还了解了数据挖掘的基本流程和方法，对于今 后的数据挖掘工作具有很大的帮助。 1.WEKA官方文档 2.徐发洪.数据挖掘与建模[M].清华大学出版社,2024.。
财务数据挖掘实验报告
财务数据挖掘实验报告 财务数据挖掘是利用数据挖掘技术对财务数据进行分析和挖掘，以发现其中的关联规律、趋势和异常情况，为企业决策提供科学依据的一种方法。本实验报告将介绍财务数据挖掘的基本步骤、方法以及实验结果。 实验步骤： 1. 数据预处理：首先对原始财务数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失数据的处理、异常数据的修正等。 2. 特征工程：对财务数据进行特征提取和创造，选择能够反映财务状况的关键指标作为特征，如总资产、净利润、负债率等。 3. 数据分析和挖掘：根据实验目标选择合适的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等，对财务数据进行分析和挖掘。 4. 模型建立：根据实验结果选择合适的模型进行建立和训练，以发现财务数据中的潜在规律和趋势。 5. 结果评估和分析：对模型进行评估和分析，评估模型的准确度、稳定性和可解释性，并根据实验目标进行结果解读和分析。 实验方法： 本实验选择了关联规则挖掘、分类算法和聚类算法进行财务数据挖掘实验。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘关联规则，发现财务数据中不同指标之间的关联程度，如资产负债率和净利润之间的关系。 2. 分类算法：通过构建分类模型，预测企业财务状况，如通过企业的收入、利润等指标预测企业的盈利能力。 3. 聚类算法：通过聚类算法将财务数据中的企业分为不同的群组，发现其中的共性和差异，如将企业根据财务指标划分为高风险、中风险和低风险组。 实验结果： 通过对财务数据的挖掘和分析，得到了如下结果： 1. 关联规则挖掘：发现了一些重要的关联规则，如资产负债率和净利润呈负相关，即负债率越高，净利润越低。 2. 分类算法：构建了一个分类模型，准确预测了企业的盈利能力。模型准确率达到了90%，具有较高的可靠性。 3. 聚类算法：将财务数据中的企业分为高风险、中风险和低风险组，并分析了不同组别的财务特征和发展趋势。 结论： 通过财务数据挖掘实验，我们发现了财务数据中的关联规则、趋势和异常情况，为企业决策提供了科学依据。财务数据挖掘可以帮助企业发现问题、预测未来、降低风险，并优化财务管理和决策，对企业的发展具有重要意义。
数据挖掘实验报告模板
湖南工程学院数据挖掘实验报告 专业班级姓名组别同组实验人员 统计学无 实验日期2012年11月14日指导老师评分 实验名称C5.0算法及运用 实验目的熟练运用C5.0算法 实验步骤： 第一步：处理数据 1、合并数据 由于数据存在在分开的两页表格中，利用append节点将两张表结合起来。 如图： 2、修改异常值、缺失值 利用节点修改原始数据中的异常值，把原始数据中的缺失值，异常值修改成一定范围内的数值，如下图：
3、重新计算变量值和调整变量类别值 原始数据中的性别分类中有两种不同的表示，所以需要修改成为一种，即把F、M 修改为B、G的表示方法，其次把满意度用极差法重新计算，便于观测。需要用的节点如下图： 第二步：用C5.0分析数据 1、结果分析 由上面的结果可接入C5,0节点进行分析，接入节点后，全图如下：
利用C5.0模型对已预处理过的数据进行分析，分析可知：在是否走读这个问题中，性别、家庭收入对其的影响不大，而家长是否鼓励和对学校的满意度是决定是否走读的关键因素。具体结果如下图 从上图可以看出这是一颗两层决策树，第一层考把家长是否鼓励看做一个最佳分组变量，由此形成二叉树。家长不鼓励节点中有30个样本，其中不走读的有28人，占93.3%，所以按众数类别，预测为不走读。家长鼓励的节点下的最佳分组变量是对学校的满意度，根据MDLP的熵分组结果，小于等于48为15，其中不走读的占80%，所以据众数类别判定为不走读；反之则认为是走读的。 总之家长是否鼓励是决定是否走读的关键因素，其次是对学校的满意程度。家庭收入和性别没有进入决策树，对是否走读影响很小。 2、预测结果 预测结果中以字符串$C和$CC开头的变量为各样本的预测分类值和预测置信度。经观察看出预测值与原始值基本一致。随机添加两组数据可看到起对于走读情况的预
数据挖掘关联规则实验报告
数据挖掘关联规则实验报告 一、实验背景和目的 数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的过程。关联规则是数据挖掘中的一个重要技术，用于发现不同属性之间的关系。本实验旨在通过使用Apriori算法来挖掘一组购物篮数据中的关联规则，并分析其可行性和有效性。 二、实验步骤 1. 数据集准备 本次实验使用的是UCI机器学习库提供的Grocery Store Dataset，包含了9565个购物篮中商品的信息。首先需要将该数据集导入到Python环境中，并进行预处理。 2. 数据清洗和预处理 在导入数据后，需要对其进行清洗和预处理，以便进行后续操作。具体步骤包括：
（1）去除重复项：去除重复项可以避免对结果产生影响。 （2）转换成适合Apriori算法处理的格式：将数据集转换成包含多个 列表的列表格式，每个列表代表一个购物篮。 3. 运行Apriori算法 在完成数据预处理后，可以开始运行Apriori算法来挖掘关联规则。具体步骤如下： （1）设置最小支持度和最小置信度：这些参数可以根据需求进行调整。 （2）运行Apriori算法：通过调用Python中的Apriori算法库来运 行算法。 （3）生成关联规则：根据设定的最小支持度和最小置信度，生成符合条件的关联规则。 4. 分析结果 在生成关联规则后，需要对其进行分析，以便确定其可行性和有效性。具体步骤如下：
（1）计算支持度和置信度：可以通过计算支持度和置信度来评估关联规则的可行性和有效性。 （2）筛选出符合条件的关联规则：根据设定的最小支持度和最小置信度，筛选出符合条件的关联规则。 （3）分析结果：通过对筛选出的关联规则进行分析，可以得出一些有用的结论。 三、实验结果 在运行Apriori算法并分析结果后，我们得到了以下结论： 1. 最受欢迎的商品是牛奶、面包、鸡蛋、蔬菜/水果和糖果/巧克力等。 2. 一些常见组合包括牛奶和面包、牛奶和糖果/巧克力等。 3. 高价值商品如葡萄酒、海鲜等通常与其他高价值商品一起购买。 4. 一些商品之间存在强烈联系，例如啤酒和尿布。 四、实验结论
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告 数据挖掘是一门涉及发现、提取和分析大量数据的技术和过程，它可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关系和趋势，对决策和预 测具有重要的价值。本文将介绍我在数据挖掘实验中的一些主要 收获和心得体会。 实验一：数据预处理 在数据挖掘的整个过程中，最重要的一环就是数据预处理。数 据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是为了提高数据的质量和可用性。 首先，我对所使用的数据集进行了初步的观察和探索。发现数 据集中存在着一些缺失值和异常值。为此，我使用了一些常见的 缺失值处理方法，如均值替代、中值替代和删除等。对于异常值，我采用了离群值检测和修正等方法，使得数据在后续的分析过程 中更加真实可信。 其次，我进行了数据集成的工作。数据集合并是为了整合多个 来源的数据，从而得到更全面和综合的信息。在这个过程中，我
需要考虑数据的一致性和冗余情况。通过采用数据压缩和去重等技术，我成功地完成了数据集成的工作。 接着，我进行了数据转换的处理。数据转换是为了将原始的数据转换成适合数据挖掘算法处理的形式。在这个实验中，我采用了数据标准化和归一化等方法，使得不同属性之间具备了可比性和可计算性，从而便于后续的分析过程。 最后，我进行了数据规约的操作。数据规约的目的在于减少数据的维数和复杂度，以提高数据挖掘的效果。在这个阶段，我采用了主成分分析和属性筛选等方法，通过压缩数据集的维度和减少冗余属性，成功地简化了数据结构，提高了挖掘效率。 实验二：关联规则挖掘 关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它用于发现数据集中项集之间的关联关系。在这个实验中，我使用了Apriori算法来进行关联规则的挖掘。 首先，我对数据进行了预处理，包括数据清洗和转换。然后，我选择了适当的最小支持度和最小置信度阈值，通过对数据集的
数据挖掘之随机森林算法实验报告
数据挖掘之随机森林算法实验报告 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（ensemble learning） 算法，它通过构建多个决策树来进行预测和分类。本实验报告将介绍随机 森林算法的原理、实验设计和结果分析。 一、算法原理 随机森林算法是由多个决策树组成的集成学习模型，其中每个决策树 都是独立训练的，然后根据多数投票的原则进行预测。算法的主要步骤如下： 1.随机森林的训练集是原始数据集的一个随机子集，可以是有放回抽 样也可以是无放回抽样。 2.对于每个决策树，随机选择m个特征（通常m的值小于特征总数），然后根据这些特征和训练集构建一个决策树模型。 3.重复上述步骤直到构建了足够数量的决策树。 4.在预测时，由所有决策树组成的随机森林对样本进行分类，最终的 预测结果根据多数投票原则决定。 二、实验设计 三、实验结果 经过实验，得到了以下结果： 1.随机森林的分类准确率随着树的数量的增加而提高，但是当树的数 量达到一定阈值后准确率趋于稳定。
2.在设置不同的m值时，m越小，算法的准确率越高，但同时也会增 加训练时间。 3.相比其他分类算法，随机森林算法在数据集上具有较高的预测准确 率和稳定性。 四、结果分析 通过实验结果可以看出，随机森林算法在处理分类问题时具有良好的 性能表现。其主要优点包括适用于高维数据集、减少过拟合的风险、能够 处理大规模数据集等。然而，随机森林算法也存在一些缺点，如随机性导 致模型的可解释性较差、训练时间较长等。 综上所述，随机森林算法是一种有效的数据挖掘算法，能够在分类问 题上取得较好的结果。其应用领域广泛，例如医疗诊断、金融风险评估等。未来的研究可以探索随机森林算法在其他领域的应用，并进一步优化算法 性能。
基于weka的数据挖掘实验报告
基于weka的数据挖掘实验报告 基于Weka的数据挖掘实验报告 数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联的技术。Weka是一个流行的数据挖掘工具，它提供了各种算法和工具，可以帮助研究 人员和分析师挖掘数据中的有用信息。在本实验中，我们将使用Weka来进行 数据挖掘，并撰写实验报告，以展示我们的研究成果和结果。 实验目的： 本次实验的目的是使用Weka工具对给定的数据集进行数据挖掘分析，探索数 据中的模式和规律，并利用挖掘结果进行预测和决策。 实验步骤： 1. 数据收集和准备：首先，我们需要收集并准备实验所需的数据集。在本次实 验中，我们选择了一个包含大量样本和多个属性的数据集，以便进行全面的数 据挖掘分析。 2. 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，包括数据 清洗、缺失值处理、数据变换等步骤，以确保数据的质量和完整性。 3. 数据挖掘算法选择：Weka工具提供了多种数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。我们将根据实验需求选择合适的算法进行分析。 4. 模型建立和评估：在选择了合适的算法后，我们将使用Weka工具建立数据 挖掘模型，并对模型进行评估和验证，以确保模型的准确性和可靠性。 5. 结果分析和报告撰写：最后，我们将对实验结果进行分析和总结，并撰写实 验报告，以展示我们的研究成果和发现。 实验结果：
通过使用Weka工具进行数据挖掘分析，我们得到了一些有价值的挖掘结果和模型预测。我们发现了数据中的一些隐藏模式和规律，并利用挖掘结果进行了一些预测和决策，为实验提供了有益的信息和见解。 结论： 本次实验通过使用Weka工具进行数据挖掘分析，取得了一些有意义的研究成果和结果。Weka工具提供了丰富的算法和工具，可以帮助研究人员和分析师挖掘数据中的有用信息，为决策和预测提供支持。我们相信，通过不断的实验和研究，我们可以进一步挖掘数据中的更多有价值的信息和知识。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告 一、引言 数据分析与挖掘是一项重要的技术，通过对大量的数据进行分析和 挖掘，可以帮助我们揭示数据背后的规律和信息，为决策提供科学依据。本实验旨在利用数据分析与挖掘的方法，探索数据中的隐藏信息，并运用所学的算法和技术对数据进行分析和挖掘。 二、实验背景 本实验的数据集为一个电子商务网站的销售数据，包括网站用户的 浏览记录、购买记录、收藏记录等。数据集包含了大量的信息，包括 用户的个人信息、商品的详细信息以及用户与商品之间的交互信息。 通过对这些数据进行分析与挖掘，可以从中发现用户的购物习惯、商 品的热门程度以及用户与商品之间的关联等信息，为电子商务网站提 供价值的决策依据。 三、数据预处理 在进行数据分析与挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。本 次实验的预处理包括以下几个步骤： 1. 数据清洗：对于数据中存在的异常值、缺失值或者错误值，需要 进行清洗处理。比如，对于缺失值可以采取填补或删除的方法，对于 异常值可以进行修正或删除。
2. 数据转换：对于某些数据类型，需要将其进行转换，使其适应后续分析与挖掘的需求。比如，将日期格式转换为数值格式，将文本类型转换为数值类型等。 3. 数据集成：将多个数据集进行整合，形成一个完整的数据集。比如，将用户的个人信息与商品的信息关联起来，形成一个用户商品交互的数据集。 四、数据分析与挖掘 1. 关联规则挖掘 关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，用于寻找数据集中的项集之间的关联关系。在本实验中，我们使用Apriori算法对用户购买的商品进行关联规则挖掘。通过分析购买数据集中的商品组合，我们可以发现用户的购物喜好和商品之间的相关性。 2. 聚类分析 聚类分析是一种常见的数据分析方法，用于将具有相似特征的对象划分到同一个类别中。在本实验中，我们使用K均值算法对用户的浏览记录进行聚类分析。通过将用户划分到不同的类别中，我们可以发现用户间的行为差异，为电子商务网站提供个性化推荐。 3. 预测模型建立 预测模型建立是数据分析与挖掘的一个重要环节，通过对历史数据的建模与预测，可以预测未来的趋势和结果。在本实验中，我们使用决策树算法建立用户购买行为的预测模型。通过训练模型，我们可以
数据挖掘实验报告聚类技术——复杂网络社团检测
聚类技术——复杂网络社团检测 一．实验背景 复杂网络是描述复杂系统的有力工具，它不仅是一种数据的表现形式，同样是也一种科学研究手段。钱学森对于复杂网络给出了一种严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络成为复杂网络。 复杂网络社团结构定义为内紧外松的拓扑结构，即一组节点的集合，集合内的节点交互紧密，与外界节点交互松散。复杂网络社团结构检测广泛的应用于信息推荐系统、致癌基因识别、数据挖掘等领域。近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于Newman提出了模块度(modularity)的概念，从而使得网络社区划分优劣可以有一个明确的评价指标来衡量。模块度越大，对应的社区划分越合理。 社团检测就是在复杂网络上做聚类，聚类出来的就是社团。 二．实验内容 某跆拳道俱乐部数据由34个节点组成，由于管理上的分歧，俱乐部要分解成两个社团。 该实验的任务即：要求我们在给定的复杂网络上检测出两个社团。 三．分析与设计 实验思路分析如下： 1. 聚类算法通常可以描述为用相似度来衡量两个数据的远近，搜索可能的划分方案，使得目标函数达到极值。目标函数通常与相似度关系密切，例如目标函数是同类中数据相似度的平均值。 2. 类似的，对于社团检测（复杂网络上做聚类），我们有三个关键问题： ·希望得到什么样的社团？ ·如何衡量数据的相似度？ ·如何搜索得到最优解？ 下面我们围绕解决这三个问题进行本实验算法的说明： 问题一：在本实验中，由于复杂网络的数据结构特点，我考虑从社团结构而
不是两点之间的距离去定义社团。我希望检测到“内部链接密集，外部链接稀疏”的两个社团。 问题二：明确了希望得到什么样的社团，下面解决如何衡量数据的相似度以及目标函数的构造。 1)给定节点i, 其邻居节点定义为与该节点相链接的所有节点组成的集合 N(i)={j|A ij=1,j=1,2,…,n}，给定一对节点（i,j）,其相似度定义为 这个两个节点的公共邻居节点个数与邻居节点的并的个数的比值， 即：S ij=|N(i)∩N(j)| |N(i)∪N(j)| ，其中|N(i)∩N(j)|表示集合N(i)∩N(j)中元素的个数。该相似性度量很好的体现了我们所定义社团“类内密集，类间稀 疏”的特性，S ij值越大，表明两个节点之间的联系越紧密。 2)目标函数构造。定义平均相似度函数density(club)=1 |C i≠j|2∑S ij i,j∈C,i≠j， 其值的大小表示了一个社团内部的紧凑程度即社团密度。 问题三：采用贪心算法（爬山算法）搜索社团。 随机选择一个未聚类的节点作为当前社团C，提取出社团C所有未聚类的邻居节点N(C)。选择使得社团密度降低最小的那个节点v添加到社团C中，更新当前社团为C=C∪v。持续该过程直到当前社团的密度小于某个阈值。该搜索算法得到的是局部最优解而并非全局最优解。 四．实验详细 1. 导入复杂网络数据集
数据挖掘分类实验报告
数据挖掘分类实验报告 数据挖掘分类实验报告 引言： 数据挖掘是一项重要的技术，通过分析和挖掘数据中的模式、关联和趋势，可以帮助我们了解数据背后的隐藏信息。其中，数据挖掘分类是一种常见的数据挖掘任务，旨在将数据集中的样本划分到不同的类别中。本实验报告将介绍我们在数据挖掘分类实验中所采用的方法和结果。 一、数据集介绍 我们选择了一个包含各种特征的数据集，其中包括数值型、离散型和文本型特征。该数据集用于预测一家电子商务网站上的用户是否会购买某个产品。数据集中共有1000个样本，每个样本包含20个特征和一个目标变量。我们的目标是根据这些特征预测用户是否会购买产品。 二、数据预处理 在进行分类实验之前，我们首先对数据进行了预处理。预处理的过程包括缺失值处理、特征选择和特征缩放。我们使用均值填充的方法来处理缺失值，同时采用方差选择法对特征进行选择，以提高分类模型的性能。此外，我们还对数值型特征进行了标准化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。 三、分类模型选择 在本实验中，我们尝试了多种分类算法，并比较它们在数据集上的性能。我们选择了决策树、支持向量机和随机森林这三种经典的分类算法作为我们的候选模型。决策树算法基于对特征进行逐层划分，通过构建决策树来实现分类。支持向量机算法通过在特征空间中找到一个最优超平面来实现分类。随机森林算
法则是通过构建多个决策树，并通过投票的方式来决定最终的分类结果。 四、实验结果与分析 我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占总样本数的70%，测试集占30%。通过使用不同的分类算法在训练集上进行训练，并在测试集上进行测试，我们得到了以下结果。 决策树算法在测试集上的准确率为80%，召回率为75%。这意味着该算法能够正确分类80%的样本，并且能够找到75%的正样本。支持向量机算法在测试集上的准确率为85%，召回率为80%。相比之下，随机森林算法在测试集上的准确率达到了90%，召回率为85%。由此可见，随机森林算法在本实验中表现出了最佳的分类性能。 五、模型优化与改进 为了进一步提高分类模型的性能，我们对随机森林算法进行了优化。我们尝试了调整决策树的数量、最大深度和最小叶子节点数等参数，并通过交叉验证的方法选择最佳参数组合。经过优化后，我们的随机森林模型在测试集上的准确率达到了92%，召回率为88%。这进一步证明了模型优化对于提升分类性能的重要性。 结论： 通过本次分类实验，我们得出了以下结论：在数据挖掘分类任务中，不同的分类算法表现出不同的性能；随机森林算法在本实验中表现出最佳的分类性能；通过模型优化，我们能够进一步提高分类模型的准确率和召回率。在实际应用中，我们可以根据具体任务和数据特点选择合适的分类算法，并通过优化来提高模型的性能。
数据挖掘之随机森林算法实验报告
数据挖掘之随机森林算法实验报告 一、引言 随着互联网的快速发展和信息技术的普及，我们生活在一个数据爆炸 的时代。在海量的数据中，如何从中挖掘出有用的信息，成为了数据挖掘 的核心问题之一、随机森林算法是一种常用的数据挖掘算法，它通过构建 多个决策树，然后综合这些决策树的结果来进行分类或回归分析。本实验 旨在通过使用随机森林算法，对一个分类问题进行实验，并评估算法的性能。 二、实验方法 1.数据集选择 本实验选择了UCI Machine Learning Repository上的Iris数据集，该数据集包含了150个样本和4个特征。每个样本都属于三个不同的类别 之一：setosa，versicolor和virginica。 2.数据预处理 将数据集分为训练集和测试集，训练集占总数据集的70%，测试集占30%。然后对训练集进行特征缩放，以确保不同特征的数值范围一致。 3.模型构建 使用Python的scikit-learn库中的RandomForestClassifier类构 建随机森林模型。设置决策树的数量为100，并使用默认的其他参数。 4.模型训练和评估
使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行评估。评估指 标包括准确率、精确率、召回率和F1值。 三、实验结果 经过多次实验，得到了如下结果： 1.准确率：在测试集上的准确率为95%。 2. 精确率：对于setosa类别，精确率为100%。对于versicolor类别，精确率为93%。对于virginica类别，精确率为97%。 3. 召回率：对于setosa类别，召回率为100%。对于versicolor类别，召回率为96%。对于virginica类别，召回率为94%。 4. F1值：对于setosa类别，F1值为100%。对于versicolor类别，F1值为94%。对于virginica类别，F1值为96%。 四、讨论与分析 通过实验结果可以看出，随机森林算法在Iris数据集上表现出了较 好的性能。它的准确率达到了95%，说明模型能够很好地对样本进行分类。同时，精确率、召回率和F1值也都取得了不错的结果。这说明随机森林 算法在处理多分类问题时具有较好的效果。 随机森林算法的优点在于不容易陷入过拟合的情况，并且能够处理高 维度的数据。它通过集成多个决策树的结果，减少了个别决策树的偏差， 提高了整体模型的准确性。此外，随机森林算法还可以评估特征的重要性，帮助我们了解不同特征对模型的贡献程度。 然而，随机森林算法也存在一些缺点。首先，由于随机森林算法构建 了多个决策树，并且每个决策树都是独立构建的，因此模型的解释性较差。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告学院名称计算机科学与技术学院 专业名称 学生 学号5 指导教师 二〇一六年十一月
实验容 实验一 一、实验原理 (1).缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进展处理 通过R语言提供的方法确定哪些有缺省值，哪些是异常值，并把异常置为缺失值来处理，通过表格形式打印出来。将数据集分成完整数据和缺失数据两局部。 (2).用均值替换：求变量未缺失局部的均值，用均值替换缺失。 回归查补：是把缺失属性作为因变量，其他相关属性作为自变量，利用他们之间的关系建立回归模型的来预测缺失值，以此完成缺失值插补的方法。 (3).多重查补：多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最适宜的插补值。 多重插补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生假设干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进展统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进展选择，产生最终的插补值。 二、实验目的 掌握数据预处理的根本方法。 三、实验容 1、R语言初步认识〔掌握R程序运行环境〕 2、实验数据预处理。〔掌握R语言中数据预处理的使用〕 对给定的测试用例数据集，进展以下操作。 1〕、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2〕、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进展分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利奉献度〔即菜品盈利帕累托分析〕，画出帕累托图。
(完整word版)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/1519306806.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/1519306806.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：
3115001492..张思明数据挖掘实验报告6-11
《数据挖掘与应用》实验报告 6到11章 学院自动化 专业物联网工程 年级班别 2015物联网4班 、 学号 92 学生姓名张思明
指导教师董延峰
实验6 数据挖掘的基本数据分析 一、实验目的 （1）熟悉基本数据分析的处理流程 , （2）进一步熟练掌握SPSS Modeler工具的操作 二、实验环境 （1）相关智能算法的基本原理 （2） IBM SPSS Modeler软件 三、实验内容及步骤 1、数据的质量探索 （1）建立数据流 a、创建“Statistics”节点，读入数据。 b、创建“类型”节点，说明各变量角色，其中“流失”为目标变量。 c、创建“数据审核”节点并连接在适当的位置，进入编辑界面，在“质量”选项卡下，选择检测方法为平均值的标准差。 （2）结果输出 ，
2、基本描述分析 （1）建立数据流，创建“统计量”节点。 （2）设置相关参数 a、设置“统计量”节点，在“检查”中添加开通月数、基本费用、免费部分和无线费用。 b、在“相关”中添加年龄、收入和家庭人数。 c、在“相关选择”中选择“按重要性定义相关强度”。 （3）结果
" 3、绘制散点图 （1）构建数据流，创建“图”节点。 （2）设置参数 a、编辑“图”节点 b、在“X字段”和“Y字段”中分别选择“基本费用”和“年龄”。将“交叉字
段”中的“颜色”设置为“流失”，不同颜色表示流失变量不同取值的样本点。（3）结果输出 ? 4、两分类变量相关性的研究 （1）设置相关参数。创建“网络”节点，在“字段”中选择“套餐类型”和“流失”，设置线值为“绝对值”。 （2）结果输出
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 . (1) 1.2关联规则 (2) 1.2.1关联规则的概念 . (2) 1.2.2关联规则的实现—— Apriori 算法 (3) 2. 用 Matlab 实现关联规则 (5) 2.1Matlab 概述 (5) 2.2基于 Matlab 的 Apriori 算法 . (6) 3. 用 java 实现关联规则 (10) 3.1java界面描述 (10) 3.2java关键代码描述 . (13) 4、实验总结 (18) 4.1实验的不足和改进 . (18) 4.2实验心得 (19)
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，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是 " 黑箱 " 性，人们难以理解网络的 学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中 被加以应用。 sunil 已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两 个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方 法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和 bp 算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局 部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
数据挖掘实习报告
数据挖掘实习报告 篇一：数据挖掘实习报告 通过半年的实习，我在这里得到了一次较全面的、系统的锻炼，也学到了许多书本上所学不到的知识和技能。以下是我这次的实习鉴定。 经历了实习，对社会也有了基本的实践，让我学到了书本以外的知识，实习期间，我努力尽量做到理论与实践相结合，在实习期间能够遵守工作纪律，不迟到、早退，认真完成领导交办的工作。在实习鉴定中，我参与了整个数据分析工作，从数据获取到数据清洗、数据报表的制定到模型的建立以及模型监控等等，让我充分学习了数据分析岗位的实际操作。 在实习初期，项目经理安排了我参与数据获取的相关工作，主要是编写SQL代码在linux上用Perl语言调用获取数据。起初觉得自己对SQL语言了解较多，以为这份工作非常简单。但实际操作起来才知道，在数据量达到几百兆甚至上GB级别的时候，所学的SQL根本解决不了问题。经向项目经理学习，这才知道了如何使用分层次操作等速度较快的SQL技巧。通过这两个月的实习充分认识到所学知识远远不够。
完成数据获取阶段之后，项目经理开始安排数据清洗以及数据报表制定的相关工作。接到这份工作之初，对数据清洗并没有太多的认识，以为很多都是按照《数据挖掘》教材中步骤进行就可以的。但经过项目经理指导之后才知道数据清洗之前首先要对项目业务进行一定的了解，只有清晰了业务数据的来源、数据的实际意义才知道哪些数据可以称为极端值，哪些数据又是不正常的，制定报告或者交给模型分析师时需要去除的等等。同时，在制定数据报表的同时学习了很多excel函数的使用，透视表的使用，PPT报告的书写等等。 在实习的后三个月，开始接触了模型的分析与监控。在学习《机器学习》以及《数据挖掘》书本时，总会想到各种各样的分类模型，也总会认为模型准确率高的模型才会是好模型。在运用统计模型之前，项目经理首先向实习生介绍了目前挖掘部门常用的分类模型以及具体的一些使用方法。其中逻辑回归模型、决策树模型是常用的分类模型，回归分析和时间序列模型是常用的预测模型，这与平日所学基本一致。正当好奇为什么不使用支持向量机以及神经络模型之时，项目经理说，由于模型结果都是要给市场部门的同事报告的，所以模型结果最好能够简单易懂的。在实际工作才知道，一般除了用模型准确率来衡量模型的效果外，还有例如灵敏度、ROC曲线、RA曲线等等指标值。而模型的操作过程也不是想