数据挖掘大作业
数据挖掘作业1
数据挖掘技术选修课大作业学院：计算机学院专业：软件工程姓名：王小妮班级：软工1201学号：12080101071.1数据挖掘技术的定义1.2数据挖掘的含义1.3数据挖掘商业角度的定义1.4数据挖掘和数据仓库1.5数据挖掘和在线分析处理1.6软硬件发展对数据挖掘的影响2数据挖掘的典型技术2.1聚类分析2.1关联规则2.3回归分析2.4其他技术3数据挖掘技术的应用3.1在intnet的应用3.2在金融的应用4学习收获参考文献：1.1数据挖掘技术的定义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、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。
1.2数据挖掘技术的含义与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
大工20秋《数据挖掘》大作业
学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。
随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。
相信以后肯定会更多的使用到的。
2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。
核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。
2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。
KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。
KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。
2）统计最近邻的类别占比。
确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。
3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。
大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案
大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：KNN算法原理及Python实现姓名：研究中心：第一大题：数据挖掘》是一门实用性非常强的课程，数据挖掘是大数据这门前沿技术的基础，拥有广阔的前景，在信息化时代具有非常重要的意义。
数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器研究、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。
在研究过程中，我也遇到了不少困难，例如基础差，对于Python基础不牢，尤其是在进行这次课程作业时，显得力不从心；个别算法也研究的不够透彻。
在接下来的研究中，我仍然要加强理论知识的研究，并且在研究的同时联系实际，在日常工作中注意运用《数据挖掘》所学到的知识，不断加深巩固，不断发现问题，解决问题。
另外，对于自己掌握不牢的知识要勤复，多练，使自己早日成为一名合格的计算机毕业生。
第二大题：KNN算法介绍KNN算法，又叫K最邻近分类算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。
所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
KNN算法的基本思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
KNN算法流程1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离；2.按照距离的递增关系进行排序；3.选取距离最小的K个点；4.确定前K个点所在类别的出现频率；5.返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
Python实现算法及预测在Python中，我们可以使用sklearn库来实现KNN算法。
具体实现代码如下：pythonfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)knn.fit(X_train。
python数据挖掘大作业聚类总结
python数据挖掘大作业聚类总结Python数据挖掘大作业聚类总结一、任务目标本次Python数据挖掘大作业的目标是利用聚类算法对给定的数据集进行聚类分析，并将结果可视化展示。
通过对数据的聚类，可以发现数据中的模式和结构，为进一步的数据分析和应用提供支持。
二、数据集介绍本次任务所使用的数据集是一个包含10个特征的样本数据集，每个样本有30个观测值。
数据集包含了各种类型的特征，如数值型、类别型和有序型等。
为了进行聚类分析，需要将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，不同簇的样本尽可能不相似。
三、聚类算法选择在本次任务中，我们选择了K-means聚类算法对数据进行聚类分析。
K-means算法是一种常见的聚类算法，其基本思想是：将n个样本划分为k个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，不同簇的样本尽可能不相似。
K-means算法采用迭代的方式进行聚类，每次迭代都重新计算簇的中心点，并重新分配样本到最近的簇中。
四、代码实现下面是本次任务中K-means聚类的代码实现：```pythonfrom import KMeansimport as pltimport pandas as pd读取数据集data = _csv('')将数据集划分为特征和标签两部分X = [:, :-1] 特征部分y = [:, -1] 标签部分（可省略）划分训练集和测试集（可省略）X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)定义K-means模型并进行训练kmeans = KMeans(n_clusters=3) 假设要分成3个簇(X_train)预测测试集的标签并计算准确率（可省略）y_pred = (X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)可视化聚类结果（需要安装matplotlib库）([:, 0], [:, 1], c=_, cmap='viridis') 可根据实际情况修改特征维度和颜色映射方式()```五、结果分析通过运行上述代码，我们可以得到聚类的结果。
打工23从数据挖掘大作业题目及要求
打工23从数据挖掘大作业题目及要求数据挖掘大作业题目及要求：题目：基于用户评论数据的情感分析要求：1. 数据来源：选择某一特定领域的用户评论数据，如电商平台的商品评论、餐饮行业的用户评价等。
2. 数据预处理：对原始评论数据进行清洗、去除噪声，提取关键词等预处理工作。
3. 数据分析方法：选择适当的情感分析方法，如基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分类等。
4. 情感分析结果：对用户评论进行情感分类，如正面、负面、中立等。
可以通过文本分类模型或情感词典进行分类。
5. 结果可视化：根据情感分析结果，将用户评论进行可视化展示，如情感极性饼图、情感变化趋势图等。
参考内容：1. 数据来源选择用户评论数据是进行情感分析的基础，可以通过访问公开的数据源如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等获取数据集，也可以选择特定行业领域的数据，如Amazon电商平台、Yelp餐饮评论等。
2. 数据预处理对原始评论数据进行清洗是为了去除噪声和无关信息，可以使用正则表达式进行文本清洗，去除标点符号和数字等特殊字符。
同时，可以使用自然语言处理技术进行文本分词，将评论文本拆分为一个个独立的词语，方便后续分析。
3. 数据分析方法情感分析是指根据用户评论的语义特征和情感倾向，将其归类为积极、消极或中性等情感极性。
常用的情感分析方法包括基于词典的情感分析和机器学习方法。
- 基于词典的情感分析：使用情感词典，如情感词典AFINN、SentiWordNet等，通过匹配评论中的词语与情感词典中的词语，计算评论的情感得分，从而判断评论的情感极性。
- 基于机器学习的情感分析：使用已标注的评论数据集进行训练，构建情感分类模型。
可以使用朴素贝叶斯、支持向量机等机器学习算法进行分类。
4. 情感分析结果根据选择的情感分析方法，将评论进行情感分类，可分类为正面、负面、中立等。
对于基于词典的情感分析，可以根据评论中的情感得分来确定情感极性。
数据挖掘大作业
������������ ������1 ������ − ������(������) ������ = ������1 ������ 1 − ������������ (������)
2
因为 k 是[0,L-1]的整数所以找最大的类间方差很简单，然后选出使
2 ������������ ������ 最大的 k 值，这个 k 值就是最佳阈值。
������ ������ =1
������������ −
������
1 2
������ ������ =1
������������ ������������ ������������ ������������ (������������ ⋅ ������������ )
s. t.
������ =1
（该程序中直接调用了 matlab 中 svmtrain 函数）
实验结果
第一幅图（从左到右）为正负数据分布，第二幅图为线性 SVM，第三 幅图为非线性 SVM。可以看出本例中采用非线性 SVM 效果较好。
图像分割
算法概要 Ostu 方法的全局最佳阈值分割: 采用类间方差最大化的思想， 认为类间方差越大越接近正确分割图像 的阈值。这种最佳测度完全基于直接由图像直方图得到的参数。 一幅图像的直方图成分表示为： ������������ ������������ = , ������ = 0,1,2, … , ������ − 1 ������ 式中，n 是图像中像素总数，������������ 是具有灰度 q 的像素数量，L 是图像 中可能的灰度级的总数。假定选定一个阈值 k，Ostu 方法所得的类间 方差为
实验结果 本例数据来自 lena 灰度图像； 因为本例中初始中心随机选取，因而属于随机算法，故每次运行结果 有所不同，以下为原始图像和程序运行三次的结果：
数据挖掘期末大作业
数据挖掘期末大作业1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。
对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述：(1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。
改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。
(2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。
可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。
数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。
(3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。
(4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。
因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。
(5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。
由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。
(6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。
2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。
请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。
首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。
然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
在新建的表完成之后，默认的数据表名称为Table_1,并打开表，根据题目提供的数据在表中输入相应的数据如下图所示。
数据挖掘大作业例子
数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。
6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。
7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。
9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。
我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。
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1.音乐分类的数据集
在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。
但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。
而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。
下面是对数据集的一个简单的介绍：
数据标签
第3-14列:YES or NO
第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E')
第16列:共5个取值(1,2,3,4,5)
第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd')
这是一个多分类问题
1.1数据读取与训练集和测试集分离
从文件读取数据
使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数,将训练集随机分成10份,9份训练,1份测试
X是标签列表,y是类别列表
1.2使用svm分类
参数调优
模型训练与正确率
输出结果：
1.3使用贝叶斯分类器
分类结果：
在贝叶斯分类器中，使用了伯努利模型对概率。
下图是输出结果：
其中中用到的gettime装饰器
1.4总结
数据集中提到的论文所实现的方法的正确率达到80.06%，它所设计的方法是专门用来对音乐音调进行分类的，其中涉及到了Viterbi方法等。
我所采用的是普通的SVM分类器和贝叶斯分类器，这些分类器对大部分分类问题都有一个较客观的正确率。
2.银行用户是否有顶起存款的预测
在这个分类题目中仍然运用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并对数据进行了可视化操作。
因此在这一小节主要介绍数据的可视化。
下面是对数据集的一个简单的介绍：
标签
年龄,工作,婚姻,教育,信用卡,余额,房子,贷款,联系方式,日,月,持续时间age,job,marital,education,default,balance,housing,loan,contact,day,mo nth,duration,campaign,pdays,previous,poutcome
类标签
是否订购定期存款
这是一个典型的二分类问题，主要通过银行客户的各种信息，其实现的意义在于可以通过银行已掌握的客户的基本信息，对客户是否有意向订购顶起存款进行预测，从众多客户中提取有价值的客户。
2.1数据读取
从文件读取数据
同样使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。
2.2数据可视化
通过matplotlib库进行数据可视化，将每个标签在每个类别中的数量以直方图的形式画出来。
图(2.1)两个类别各占的比例图(2.2)年龄分布
图(2.3)工作分布
图(2.4)所受教育水平
图(2.5)主要联系方式
图(2.6)婚姻分布
从图(2.1)可以看出所有客户中只有十分之一预定了定期存款，可见开通这个业务的是一小部分人。
从图(2.2)可以看出35左右的客户有大部分。
从图(2.3)可以看出，所有职业中学生更倾向预定这项业务。
从图(2.5)可以看到使用移动电话的客户更倾向预定这项业务。
2.3分类结果
贝叶斯分类器建立模型时间较短且有一个较好的正确率。
SVM分类器花费时间较长，相对于贝叶斯分类器的正确率并没有明显的提高。
为什么会出现这种情况，本人感觉是数据集的标签过多引起的。
由于对SVM的具体实现了解不深，具体的原因有待进一步探索。
3.特定人语音识别
这个数据集分为训练集和测试集，主要任务是区分9个不同成年男性对/ae/字母的发音。
数据集中有每个人多次对这一字母的发音，每次发音的数据集是由递增顺序的12个LPC系数组成（即每个时间点有12个值）。
即每次发音的数据会被分为多行(7-29)，每行有12个数组成。
对于这个问题，根据论文中的方法实现了一个算法(Method T-B)，
3.1数据读取
3.2建立模型
根据论文，取U=4，V=20。
即在时间尺度上取四个阈值，在特征值大小的尺度上取20个阈值。
通过分别在时间和大小两个尺度上挑选两个不同的阈值，组成一个长方形。
对于一个人的一个发音来说，如果在某一时间维度上（总共12个）数据通过了这个长方形，就给出1，否则为0。
0和1同等重要。
最后把一个人一次的发音转化为01比特，总共有2∗12∗C22
对测试集进行测试：
当V为线性的的时候正确率很低：
改变V变成非线性的：
其中train_max和train_min是数据集中的最大值和最小值，取不同的tt从而优化模型（如图3.1），可见当tt为4.8时，建立的模型的准确率达到84.32。
图3.1
3.3总结
对于这个分类问题的解决，参考了论文中的解决方法。
由于对论文理解的不够深，分类方法的后半部分（论文中好像是说建立子类，具体方法不太理解）。
准确率没有达到论文中94.1的值。
文中也提到了利用5态连续隐马尔可夫模型，其准确率达到96.2%，这种方法也值得探讨。