叶志伟数据挖掘实验指导书(算法编程部分)
数据挖掘实验报告1
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<Num_Attrib;i++)If (Data[0][i]>=0) Temp_Num_Attrib++;If Temp_Num_Attrib==0{N->ClassNo=最多的类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}If Class_Distribute中仅一类的分布大于0{N->ClassNo=该类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}InforGain=0;CurrentCol=-1;For i=0;i<Num_Attrib-1;i++){TempGain=Compute_InforGain(Data,Record_No,I,Num_Attrib); If (InforGain<TempGain){ InforGain=TempGain; CurrentCol=I;}}N->Attrib_Col=CurrentCol;//记录CurrentCol所对应的不同值放入DiferentValue[]；I=0;Value_No=-1;While i<Record_No {Flag=false;For (k=0;k<Value_No;k++)if (DiferentValu[k]=Data[i][CurrentCol]) flag=true;if (flag==false){Value_No++;DiferentValue[Value_No]=Data[i][CurrentCol] } I++;}SubData=以Data大小申请内存空间；For (i=0;i<Value_No;i++){k=-1;for (j=0;j<Record_No-1;j++)if (Data[j][CurrentCol]==DiferentValu[i]){k=k++;For(int i1=0;i1<Num_Attrib;i1++)If (i1<>CurrentCol)SubData[k][i1]=Data[j][i1];Else SubData[k][i1]=-1;}N->Attrib_Col=CurrentCol;N->Value=DiferentValu[i];N->Isleaf=false;N->ClassNo=0;N->Left_Node=Build_ID3(SubData,k+1, Num_Attrib);N->Right_Node=new Tree_Node;N=N->Right_Node;}}3.3、计算信息增益Compute_InforGain(Data,Record_No, Col_No, Num_Attrib) {Int DifferentValue[MaxDifferentValue];Int Total_DifferentValue;Int s[ClassNo][MaxDifferentValue];s=0;// 数组清0;Total_DifferentValue=-1;For (i=0;i<Record_No;i++){J=GetPosition(DifferentValue,Total_DifferentValue,Data[i][Col_no]);If (j<0) {Total_DifferentValue++;DifferentValue[Total_DifferentValue]=Data[i][Col_no];J=Total_DifferentValue;}S[Data[i][Num_Attrib-1]][j]++;}Total_I=0;For (i=0;i<ClassNo;i++){Sum=0;For(j=0;j<Record_No;j++) if Data[j][Num_Attrib-1]==i sum++; Total_I=Compute_PI(Sum/Record_No);}EA=0;For (i=0;i<Total_DifferentValue;i++);{ temp=0;sj=0; //sj是数据子集中属于类j的样本个数；For (j=0;j<ClassNO;j++)sj+=s[j][i];For (j=0;j<ClassNO;j++)EA+=sj/Record_No*Compute_PI(s[j][i]/sj);}Return total_I-EA;}3.4、得到某数字在数组中的位置GetPosition(Data, DataSize,Value){For (i=0;i<DataSize;i++) if (Data[i]=value) return I;Return -1;}3.5、计算Pi*LogPiFloat Compute_PI(float pi){If pi<=0 then return 0;If pi>=1 then return 0;Return 0-pi*log2(pi);}五、实验报告要求1、用C语言实现上述相关算法（可选择利用matlab函数实现）2、实验操作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。
数据挖掘实验指导书
《数据仓库与数据挖掘》实验指导书主编张磊审校2012-1-11目录实验报告模板 (1)实验一、SSIS教程1-3课 (3)实验二、SSAS教程1-3课 (5)实验三、数据挖掘教程 (10)实验报告模板见下页。
青岛大学实验报告年月日姓名系年级组别同组者科目题目仪器编号[注：下面空白处明确实验目的、内容和要求，简要概括实验过程，适量拷屏部分关键界面放到实验报告中，评价最终结果是否正确，记录实验过程遇到的问题及解决结果，简单总结心得体会。
必要时加页，每个实验报告1-3页篇幅为宜。
]实验一、SSIS教程1-3课实验目的：采用SQL Server 2005的Integration Service，熟悉ETL工具的功能和使用方法实验内容：结合教材的ETL知识，打开SQL Server 2005的SSIS教程，按教程步骤完成1-3课，4学时，其中第1课2学时，第2、3课2学时。
实验要求：每次实验课结束前5分钟关闭SQL Server Business Intelligence Development Studio和SQL Server Management Studio，将项目文件夹拷贝到U盘或压缩后发到自己邮箱保存起来，以便下次实验课可以继续往下做或最后上交。
每次实验课开始时先使用SQL Server Configuration Manager启动必需的SQL Server 服务。
按时完成实验内容，整理实验报告。
实验说明：注意SQL Server 2005与SQL Server 2000的差异，如“框架”，访问表时必须使用框架名来限定，如SalesOrders.Employee；注意因中文教程是由英文教程翻译而来，所以有些地方出现名称翻译不足（即软件界面上是中文而教程中是英文）或过翻译（即软件界面上是英文而教程中是中文），因为大家懂英文所以这点应该不成问题；注意因为我们安装的SQL Server不是采用默认实例名（而是DWDM），而教程中假设的是采用默认实例名，所以有些地方的配置受到影响，需要进行更改；注意解决方案、项目和项的区别：解决方案可以包含多个项目；每个项目包含一个或多个项；按下图打开SSIS教程，做的过程中，注意以下问题：（1）创建的项目放到一个方便找到的自定义文件夹中以便每次下课时可以拷贝带走（2）第1课的“添加和配置平面文件连接管理器”步骤中的“重新映射列数据类型”部分，将【但现在，请不要进行任何更改，单击“取消”返回“平面文件连接管理器编辑器”对话框的“高级”窗格，查看建议的列数据类型。
《数据挖掘与机器学习》教学大纲
《数据挖掘与机器学习》教学大纲01课程性质本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘与机器学习模型。
培养学生数据分析和处理的能力。
该课程的先修课程有概率论与数理统计、数据库原理和程序设计等。
02教学目的本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。
03教学内容本课程全面而又系统地介绍了数据挖掘与机器学习的方法和技术，反映了当前数据挖掘和机器学习研究的最新成果。
本课程主要学习的内容包括Python 数据分析与可视化基础、认识数据、数据预处理、回归分析、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、神经网络与机器学习基础、离群点检测以及Python 数据挖掘案例分析等内容。
04教学时数本课程的教学时数为72学时，理论教学54学时，实验教学18学时。
第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘与机器学习的基本概念、数据挖掘过程、数据挖掘的主要任务以及数据挖掘使用的主要技术。
2.了解数据挖掘与机器学习的应用和面临的问题。
3.对数据挖掘和机器学习能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。
4.熟练应用Jupyter notebook的开发环境。
教学时数：4学时。
考核要点：了解数据挖掘的定义和功能，理解数据挖掘在何种数据上进行, 数据挖掘可以挖掘什么类型的模式，掌握初级的数据分析方法。
第二章Python数据分析与挖掘基础教学要点：1.理解和掌握Python基础语法、内建的数据结构、Numpy数值运算基础、Pandas统计分析基础。
2.掌握Matplotlib图表绘制基础等数据分析和可视化方法。
教学时数：6学时。
考核要点：掌握Python编程基础，数据分析与可视化方法。
第三章认识数据教学要点：1.理解和掌握数据对象和属性类型，数据的基本统计描述，掌握度量数据相似性和相异性的方法。
数据仓库与数据挖掘课程实验指导书
潘怡编著《数据仓库与数据挖掘》课程实验指导书长沙学院计算机科学与技术系2009年9月前言本书是《数据仓库与数据挖掘》课程及《数据分析与挖掘》的实验指导书。
全书分为三个部分，第一部分为实验内容对每个实验的实验目的、实验类型、实验学时、实验原理及知识点、实验环境（硬件环境、软件环境）和实验内容及步骤进行简单介绍，第二部分为实验指导对每个实验的实验方法，实验步骤及补充的实验知识进行详细介绍，第三部分为实验报告。
本实践课程主要介绍数据仓库的工作机理及其构建过程，。
要求学生熟练使用数据库管理系统MS SQL Server，掌握典型的数据仓库系统及其开发工具的使用，理解数据挖掘的工作原理与流程，掌握典型数据挖掘技术及其工具的使用方法，熟悉SQL SERVER BI DE V集成挖掘环境。
要求学生实验前认真准备，实验后提供实验报告，给出详细设计方法以及设计依据。
实验报告的格式应采用统一封面，统一的实验报告纸。
封面应包括：课程名称、实验序号、名称、专业、班级、姓名、同组实验者、实验时间。
实验报告内容应包括：实验名称、目的、内容、实验步骤、实验记录、数据处理（或原理论证、或实验现象描述、或结构说明等）。
目录第一部分实验内容实验1：实践SQL Server数据多维分析环境实验2：实践关联规则挖掘方法实验3：实践决策树挖掘方法实验4：实践聚类挖掘方法实验5：实践神经网络挖掘方法第二部分实验指导实验1：实践SQL Server数据多维分析环境实验2：实践关联规则挖掘方法实验3：实践决策树挖掘方法实验4：实践聚类挖掘方法实验5：实践神经网络挖掘方法第三部分实验报告第一部分实验内容实验1：实践SQL Server数据多维分析环境一．实验目的学习和掌握Sql Server 2005 Analysis Services 工具集，包括如何在BI Development Studio 的Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、层次结构和多维数据集，如何查看多维数据集和维度，理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法。
数据挖掘实验报告代码
一、实验背景数据挖掘是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取有用信息、模式和知识。
本实验旨在通过Python编程语言，对某个具体数据集进行数据挖掘，以了解数据集的特征、发现潜在的模式和规律。
二、实验目的1. 掌握Python在数据挖掘领域的应用。
2. 熟悉常用的数据挖掘算法。
3. 提高对数据集分析和处理的能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 数据集：某电商网站用户购买数据集4. 工具：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn四、实验内容1. 数据预处理2. 数据可视化3. 模式发现4. 模型构建与评估五、实验步骤1. 数据预处理```pythonimport pandas as pd# 读取数据集data = pd.read_csv("user_data.csv")# 数据清洗# 去除缺失值data.dropna(inplace=True)# 数据类型转换data["user_id"] = data["user_id"].astype(int)data["age"] = data["age"].astype(int)data["gender"] = data["gender"].astype(str)data["purchase_amount"] = data["purchase_amount"].astype(float)# 数据缩放from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()data[["age", "purchase_amount"]] = scaler.fit_transform(data[["age", "purchase_amount"]])```2. 数据可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 年龄分布plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(data["age"], bins=50, color="skyblue")plt.title("Age Distribution")plt.xlabel("Age")plt.ylabel("Frequency")plt.show()# 性别比例gender_counts = data["gender"].value_counts()plt.figure(figsize=(10, 6))gender_counts.plot(kind="bar", color=["skyblue", "salmon"])plt.title("Gender Ratio")plt.xlabel("Gender")plt.ylabel("Count")plt.show()# 购买金额分布plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(data["purchase_amount"], bins=50, color="skyblue")plt.title("Purchase Amount Distribution")plt.xlabel("Purchase Amount")plt.ylabel("Frequency")plt.show()```3. 模式发现```pythonfrom sklearn.cluster import KMeans# 使用K-means聚类算法发现用户群体kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)data["cluster"] = kmeans.fit_predict(data[["age", "purchase_amount"]]) # 分析不同用户群体的购买金额分布for i in range(3):plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(data[data["cluster"] == i]["purchase_amount"], bins=50, color="skyblue")plt.title(f"Cluster {i} Purchase Amount Distribution")plt.xlabel("Purchase Amount")plt.ylabel("Frequency")plt.show()```4. 模型构建与评估```pythonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 将数据集分为训练集和测试集X = data[["age", "gender", "cluster"]]y = data["purchase_amount"]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)# 构建随机森林分类器rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)rf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集y_pred = rf.predict(X_test)# 评估模型accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Model Accuracy: {accuracy}")```六、实验结果与分析1. 数据预处理：通过数据清洗、类型转换和缩放，使数据集更适合后续分析。
叶志伟数据挖掘实验指导书(算法编程部分)
《数据挖掘与数据仓库》实验指导书2013年计算机学院计算应用实验1 Apriori算法实现一、实验目的1、掌握Apriori算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程；2、根据算法描述编程实现算法，调试运行。
并结合相关实验数据进行应用，得到分析结果。
数据和删除数据的操作。
实验类型：综合计划课间：2学时二、实验内容1、频繁项集的生成与Apriori算法实现；2、关联规则的生成过程与Rule-generate算法实现；3、结合样例对算法进行分析；三、实验步骤编写程序完成下列算法：1、Apriori算法输入：数据集D；最小支持数minsup_count；输出：频繁项目集LL1={large 1-itemsets}For (k=2; Lk-1≠Φ; k++)Ck=apriori-gen (Lk-1); // Ck是k个元素的候选集For all transactions t∈D dobegin Ct=subset(Ck,t); //Ct是所有t包含的候选集元素for all candidates c ∈Ct do c.count++;endLk={c ∈Ck| c.count ≧ minsup_count }EndL=∪Lk;2、apriori-gen (Lk-1) 候选集产生算法输入： (k-1)-频繁项目集Lk-1输出： k-频繁项目集CkFor all itemset p∈Lk-1 doFor all itemset q∈Lk-1 doIf p.item1=q.item1, p.item2=q.item2, …,p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1<q.itemk-1 thenbegin c=p∞qif has_infrequent_subset(c, Lk-1)then delete celse add c to CkEndReturn Ck3、has_infrequent_subset(c, Lk-1)功能：判断候选集的元素输入：一个k-频繁项目集Lk-1 ，(k-1)-频繁项目集Lk-1输出：c是否从候选集中删除的布尔判断For all (k-1)-subsets of c doIf Not(S∈Lk-1) THEN return TRUE;Return FALSE;4、Rule-generate(L,minconf)输入：频繁项目集；最小信任度输出：强关联规则算法：FOR each frequent itemset lk in Lgenerules(lk,lk);5、Genrules递归算法：Genrules(lk:frequent k-itemset, xm:frequent m-itemset)X={(m-1)-itemsets xm-1 | xm-1 in xm};For each xm-1 in XBEGIN conf=support(lk)/support(xm-1);IF (conf≧minconf) THENBEGIN输出规则:xm-1->(lk-xm-1),support,confidence;IF (m-1)>1) THEN genrules(lk,xm-1);END;END;结合相关样例数据对算法进行调试，并根据相关实验结果对数据进行分析，四、实验报告要求1、用C语言或者其他语言实现上述相关算法。
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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〈〈数据挖掘与数据仓库》实验指导书2013 年计算机学院计算应用实验1 Apriori 算法实现一、 实验目的1、 掌握Apriori 算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程；2、 根据算法描述编程实现算法，调试运行。
并结合相关实验数据进行应用，得到分析结果。
数据和删除数据的操作。
实验类型：综合计划课间：2学时二、 实验内容1、 频繁项集的生成与 Apriori 算法实现；2、 关联规则的生成过程与 Rule-generate 算法实现；3、 结合样例对算法进行分析；三、实验步骤编写程序完成下列算法：1、Apriori 算法输入：输出：频繁项目集LL1={large 1-itemsets}For (k=2; Lk-1 乒①；k++) Ck=apriori-gen (Lk-1); // CkFor all transactions t € D do beginCt=subset(Ck,t); //Ct for all candidates cendLk={c € Ck| c.count = minsup_count }EndL= U Lk; 2、apriori-gen (Lk-1) 候选集产生算法输入：(k-1)-频繁项目集Lk-1输出：k-频繁项目集Ck数据集D 最小支持数minsup_count ;是k 个元素的候选集 是所有t 包含的候选集元素 C Ct do c.count++;For all itemset p C Lk-1 doFor all itemset q € Lk-1 doIf p.item1=q.item1, p.item2=q.item2, ••- ,p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1<q.itemk-1 then begin c=p 00 qif has_infrequent_subset(c, Lk-1) then delete c else add c to CkEndReturn Ck3、has_infrequent_subset(c, Lk-1)功能：判断候选集的元素输入：一个k-频繁项目集Lk-1 , (k-1)-频繁项目集Lk-1输出：c是否从候选集中删除的布尔判断For all (k-1)-subsets of c doIf Not(S £ Lk-1) THEN return TRUE;Return FALSE;4、Rule-generate(L,minconf)输入：频繁项目集；最小信任度输出：强关联规则算法：FOR each frequent itemset lk in L generules(lk,lk);5、Genrules递归算法：Genrules(lk:frequent k-itemset, xm:frequent m-itemset)X={(m-1)-itemsets xm-1 | xm-1 in xm}; For each xm-1 in XBEGIN conf=support(lk)/support(xm-1);IF (conf = minconf) THENBEGIN输出规贝U :xm-1->(lk-xm-1),support,confidence;IF (m-1)>1) THEN genrules(lk,xm-1);END;END;结合相关样例数据对算法进行调试，并根据相关实验结果对数据进行分析，四、实验报告要求1、用C语言或者其他语言实现上述相关算法。
2、实验操作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。
五、注意事项1、集合的表示及相关操作的实现；2、项目集的数据结构描述；参考核心代码如下：(相关的测试main函数可以自己书写。
根据频繁k项集生成关联规则相对简单，只需要计算最小置信度即可从频繁K项集中找到所有的满足条件的关联规则。
)〃对事物进行第一次扫描，生成频繁一项集，并返回一项集中个数int init_pass(char *item,char tran[len_t][len],int len,charres_item[len_t][len],float min_sup){float t_sup;int number=0;for(int i=0;i<len;i++){int count=0;for(int j=0;j<len_t;j++){for(int k=0;k<len;k++)if(item[i]==tran[j][k]){count++;break;}break;}t_sup=count*1.0/len;if(t_sup>=min_sup)res_item[number++][0]=item[i];}return number-1;}//生成候选K项集，返回k项集中事物的个数int candidate_gen(char ktran[len][k],char kktran[len][k+1]){char temp[k],temp1[k],ktemp[k+1];int number=0;for(int i=0;i<len;i++){strcpy(temp,ktran[i]);bool flag;for(j=i+1;j<len;j++){strcpy(temp1,ktran[i]);for(int m=0;m<k;m++){if((m<k-1 && temp[m]==temp1[m])||m==k-1){continue;flag=true;}else {flag=false;break;}}if(flag)strcpy(ktemp,temp1);ktemp[k]=temp[k-1];}else(strcpy(ktemp,temp);ktemp[k]=temp1[k-1]}break;}}flag=judge(kemp,ktran[len][k]);if(flag==true)strcpy(kktran[number++],ktemp);}return number-1;}//判断子集是否在k项集中bool judge(char *srcstr,char desstr[len][k])(char temp[k];int count=0;for(int i=0;i<k-1;i++)(for(int j=0;j<i;j++)temp[j]=srcstr[j];for(int j=i+1;j<k+1;j++)temp[j]=srcstr[j];if(strcmp(temp,desstr[i])==0)(count++;break;}}if(count==k-1)return true;return false;}//apriori 算法int apriori(char item[len],char tran[length][len],char res_tran[length][len],float min_sup)(char ttran[length][len];int number,count,t_num;for(int i=0;i<length;i++)for(int j=0;j<len;j++)ttran[i][j]='0';number=init_pass(item,tran[length][len],len,ttran[length][len],min_sup);for(int i=0i<length;i++)res_tran[i][0]=ttran[i][0];for(int k=2;number!=0;k++)(t_num=number;number=candidate_gen(res_item[number][k-1],ttran[number][k]);if(k==2)continue;else(count=0;for(int i=0;i<number;i++)char temp[k];strcpy(temp,ttran[i]);bool t_flag=false;for(int j=0；j<length；j++)(//求出候选Kl集中每个事物的支持计数int t_k=0;for(int n=0;n<k;n++)(bool m_flag=false for(int g=t_k;g<len;g++) (if(temp[k]==tran[j][g])(m_flag=true;t_k=g;break;}}if(m_flag==true && n==k-1) t_flag=true;}if(t_flag==true)count++;flag = false;}if(count/length > min_sup) strcpy(res_item[i],temp);count=0;}}}return t_num; }实验2-1 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：综合计划课间：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；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当前节点对应届性 对应边值 子树 同层其他节点 是否叶子节点 对应分类标号2、 整体算法流程主程序：InputData();T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib);OutputRule(T);(int Attrib_Col; // int Value; //Tree_Node* Left_Node; //Tree_Node* Right_Node //Boolean IsLeaf; // intClassNo; // }Tree_Node;释放内存;3、相关子函数：3.1、InputData(){输入届性集大小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(从最后一而中得到);-}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_DistributeTemp_Num_Attrib=0;For (i=0;i<Num_Attrib;i++)If (Data[0][i]>=0) Temp_Num_Attrib++;If Temp_Num_Attrib==0{ 一一N->ClassNo= 最多的类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}If Class_Distribute 中仅一类的分布大丁0{—N->ClassNo= 该类；N->IsLeaf=TRUE;N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL;Return N;}InforGain=0;CurrentCol=-1;For i=0;i<Num_Attrib-1;i++)(TempGain=Compute_InforGain(Data,Record_No,I,Num_Attrib);If (InforGain<TempGain)( InforGain=TempGain; CurrentCol=I;}}N->Attrib_Col=CurrentCol;//记录CurrentCol所对应的不同值放入DiferentValue[];I=0;Value_No=-1;While i<Record_No (Flag=false;For (k=0;k<Value_No;k++)if (DiferentValu[k]=Data[i][CurrentCol]) flag=true;if (flag==false){Value_No++;DiferentValue[Value_No]=Data[i][CurrentCol] } I++; }SubData=以Data大小申请内存空间；For (i=0;i<Value_No;i++){ —k=-1;for (j=0;j<Record_No-1;j++)if (Data[j][CurrentCol]==DiferentValu[i]){k=k++;For(int i1=0;i1<Num_Attrib;i1++)If (i1<>CurrentCol)SubData[k][i1]=Data[j][i1];Else SubData[k][i1]=-1;}N->Attrib_Col=CurrentCol;N->Value=DiferentValu[i];N->Isleaf=false;N->ClassNo=0;N->Left_Node=Build_ID3(SubData,k+1, Num_Attrib);N->Right_Node=new Tree_Node;N=N->Right_Node;}} 3.3、计算信息增益Compute_InforGain(Data,Record_No, Col_No, Num_Attrib)(Int DifferentValue[MaxDifferentValue];Int Total_DifferentValue;Int s[ClassNo][MaxDifferentValue];s=0;// 数组活0;Total_DifferentValue=-1;For (i=0;i<Record_No;i++) { —J=GetPosition(DifferentValue,Total_DifferentValue,Data[i][Col_no]);If (j<0) {Total_DifferentValue++;DifferentValue[Total_DifferentValue]=Data[i][Col_no];J=Total_DifferentValue;}S[Data[i][Num_Attrib-1]][j]++;}Total_I=0;For (i=0;i<ClassNo;i++){Sum=0;For(j=0;j<Record_No;j++) if Data[j][Num_Attrib-1]==i sum++;Total_I=Compute_PI(Sum/Record_No);}EA=0;For (i=0;i<Total_DifferentValue;i++);{ temp=0;sj=0; //sj 是数据子集中届丁类j的样本个数;For (j=0;j<ClassNO;j++)sj+=s[j][i];For (j=0;j<ClassNO;j++)EA+=sj/Record_No*Compute_PI(s[j][i]/sj);}Return total_I-EA;}3.4、得到某数字在数组中的位置GetPosition(Data, DataSize,Value){For (i=0;i<DataSize;i++) if (Data[i]=value) return I;Return -1;}3.5、计算Pi*LogPiFloat Compute_PI(float pi){ —If pi<=0 then return 0;If pi>=1 then return 0;Return 0-pi*log2(pi);}五、实验报告要求1、用C语言或者其他语言实现上述相关算法。