实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
一、[实验目的]
熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]
1、数据挖掘概念；
2、数据挖掘流程；
3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]
1、熟悉Clementine12.0操作界面；
2、理解工作流的模型构建方法；
3、安装、运行Clementine12.0软件；
4、构建挖掘流。
四、[实验条件]
Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]
1、主要数据挖掘模式分析；
2、数据挖掘流程分析；
3、Clementine12.0下载与安装；
4、Clementine12.0功能分析；
5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]
1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？
2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分
一、Clementine简述
Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。Clementine提供最出色、最广泛的数据挖掘技术，确保可用最恰当的分析技术来处理相应的问题，从而得到最优的结果以应对随时出现的商业问题。即便改进业务的机会被庞杂的数据表格所掩盖，Clementine也能最大限度地执行标准的数据挖掘流程，为您找到解决商业问题的最佳答案。
为了推广数据挖掘技术，以解决越来越多的商业问题，SPSS和一个从事数据挖掘研究的全球性企业联盟制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。与以往仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同，CRISP-DM把数据挖掘看作一个商业过程，并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。最近一次调查显示，50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程，它已经成为事实上的行业标准。
Clementine完全支持CRISP-DM标准，这不但规避了许多常规错误，而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。
在数据挖掘项目中使用Clementine应用模板（CATs）可以获得更优化的结果。应用模板完全遵循CRISP-DM标准，借鉴了大量真实的数据挖掘实践经验，是经过理论和实践证明的有效技术，为项目的正确实施提供了强有力的支撑。Clementine中的应用模板包括：
（1）CRM CAT--针对客户的获取和增长，提高反馈率并减少客户流失；
（2）Web CAT--点击顺序分析和访问行为分析；
（3）cTelco CAT--客户保持和增加交叉销售；
（4）Crime CAT--犯罪分析及其特征描述，确定事故高发区，联合研究相关犯罪行为；
（5）Fraud CAT--发现金融交易和索赔中的欺诈和异常行为；
（6）Microarray CAT--研究和疾病相关的基因序列并找到治愈手段。
利用Clementine，可以在如下几方面提供解决方案：
（1）公共部门。各国政府都使用数据挖掘来探索大规模数据存储，改善群众关系，侦测欺诈行为（譬如洗黑钱和逃税），检测犯罪行为和恐怖分子行为模式以及进一步扩展电子政务领域。
（2）CRM。客户关系管理可以通过对客户类型的智能分类和客户流失的准确预测而得到提高。Clementine 已成功帮助许多行业的企业吸引并始终保有最有价值的客户。
（3）Web 挖掘。Clementine 包含的相关工具具有强大的顺序确定和预测算法，对于准确发现网站浏览者的行为以及提供精确满足浏览者需求的产品或信息而言，这些工具是不可或缺的。从数据准备到构建模型，全部的数据挖掘过程均可在Clementine 内部操控。
（4）药物发现和生物信息学。通过对由试验室自动操作获得的大量数据进行分析，数据挖掘有助于药物和基因组的研究。聚类和分类模型帮助从化合物库中找出线索，与此同时顺序检测则有助于模式的发现。
二、Clementine数据挖掘的基本思想
数据挖掘（Data Mining）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，它是一种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。它结合了人工智能（AI）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。
Clementine为我们提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等），并用基于图形化的界面为我们认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了这些，Clementine还拥有优良的数据挖掘设计思想，正是因为有了这个工作思想，我们每一步的工作也变得很清晰。Clementine 遵循CRISP-DM Model（Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程），具体如图所示。
图4.1 CRISP-DM process model
如图可知，CRISP-DM Model包含了六个步骤，并用箭头指示了步骤间的执行顺序。这些顺序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。通过对该步骤的执行，我们也涵盖了数据挖掘的关键部分。
1.商业理解
商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。
Clementine的可视化操作界面使得企业可以更容易地把业务知识应用到数
据挖掘项目中。此外，使用针对特定商业目标的Clementine应用模板(CATs)，可以在数据挖掘工作中使用成熟的、最佳的方法。CATs使用的样本数据可以以平面文件或者关系型数据库表的形式安装。
■ 客户关系管理（CRM）CAT*
■ 电信CAT*
■ 欺诈探测CAT*
■ 微阵列CAT*
■ 网页挖掘CAT* (需要购买Web Mining for Clementine)
2.数据理解
数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。使用Clementine，可以做到：
■ 使用Clementine的数据审核节点获取对数据的初步认识；
■ 通过图形、统计汇总或数据质量评估快速浏览数据；
■ 创建基本的图表类型，如直方图、分布图、线形图和点状图；
■ 在图形面板节点中通过自动帮助方式创建比过去更多的基本图形及高级图形；
■ 通过表格定制节点轻松创建复杂的交叉表；
■ 编辑图表使分析结果交流变得更容易；
■ 通过可视化联接技术分析数据的相关性；
■ 与数据可视化互动，可在图形中选择某个区域或部分数据，然后对选择的数据部分再进行观察或在后续分析中使用这些信息；
■ 在Clementine中直接使用SPSS统计分析、图形以及报表功能。
3.数据准备
在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。选出要进行分析的数据，并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作。运用Clementine，可以做到：
（1）访问数据
–---结构化(表格) 数据
■ 通过SPSS Data Access Pack访问支持ODBC的数据源，包括IBM DB2，Oracle，Microsoft SQL Server，Informix和Sybase数据库；
■ 导入用分隔符分隔和固定宽度的文件，任何SPSS的文件，SAS 6, 7, 8, 和9文件；
■ 在读取Excel文件时，可以限定工作表和数据范围。
–---非结构化(原文) 数据
■ 使用Text Mining for Clementine自动从任何类型的文本中提取各种概念。
– ---网站数据
■ 使用Web Mining for Clementine自动从网络日志中提取网站上的事件。
–----调查数据
■ 直接访问存储在Dimensions数据模型或Dimensions*产品中的数据文件。
–--- 数据输出
■ 可以输出为分隔符分隔，固定宽度的文件，所有主流数据库数据，Microsoft Excel，SPSS，和SAS 6，7，8和9文件；
■ 使用Excel导出节点导出成XLS格式；
■ 为市场调研输出数据到Dimensions中。
（2）各种数据清洗选项
–移出或者替换无效数据
–使用预测模型自动填充缺失值
–自动侦测及处理异常值或极值
（3）数据处理
–--- 完整的记录和字段操作，包括：
■ 字段过滤、命名、导出、分段、重新分类、值填充以及字段重排；
■ 对记录进行选择、抽样（包括簇与分层抽样）、合并（内连接、完全外连接、部分外连接以及反连接）和追求；排序、聚合和平衡；
■ 数据重新结构化，包括转置；
■ 分段节点能够根据预测值对数字值进行最优分段；
■ 使用新的字符串函数：字符串创建、取子字符串、替换、查询和匹配、空格移除以及截断；
■ 使用时间区间节点为时间序列分析做准备；
–--- 将数据拆分成训练、测试和验证集。
–--- 对多个变量自动进行数据转换。
■ 可视化的标准数据转换
–---数据转换在Clementine中直接使用SPSS数据管理和转换功能；
■ RFM评分：对客户交易进行汇总，生成与最近交易日期、交易频度以及交易金额相关的评分，并对这些评分进行组合，从而完成完整的RFM分析过程。
4.建模
建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程。需要根据分析目的选出适合的模型工具，通过样本建立模型并对模型进行评估。
Clementine提供了非常广泛的数据挖掘算法以及更多高级功能，从而帮助企业从数据中得到尽可能最优的结果。
■ 提供交互式建模、方程式浏览器及专业统计输出；
■ 图形化显示不同变量对预测目标影响的重要程度；
■ 用元建模合并模型
–合并多个模型或者将一个模型的预测应用于建立另外一个模型；
–模型合并节点能够自动整合预测值从而优化预测结果的准确性及稳定性；
■ 用PMML导入其它工具生成的模型，例如AnswerTree和SPSS for Windows ■ 使用Clementine扩展性架构客户化算法。
Clementine提供的数据挖掘算法包括：
■ C&RT、CHAID&QUEST—决策树算法
包括交互式决策树创建；
■ 决策列表—交互式业务规则创建算法能够让分析人员把业务知识集成在预测模型中
■ C5.0决策树及规则集算法
■ 神经网络—向后传播的多层感知器以及径向基函数
■ 支持向量机—为宽表提供更准确的分析结果
■ 贝叶斯网络—可视化的概率模型
■ 二元及多元回归
■ 自学习响应模型—增量学习的贝因斯模型
■ 线性回归—最佳拟和线性方程式模型
■ 广义线性模型（GLM）
■ Cox回归—分析某类事件的发展趋势
■ 时间序列—自动生成时间序列预测模型
■ K-means—聚类
■ Kohonen—神经元网络聚类算法
■ 两步聚类—自动选择合适的聚类数
■ 异常侦测—基于聚类算法侦测那些异常记录
■ 两步聚类—自动选择合适的聚类数
■ 主成分/因子分析—通过主成分/因子分析对数据降维
■ GRI—规则归纳相关性探索算法
■ Apriori—提供高级评估功能的演绎关联算法
■ CARMA—提供多后项的关联算法
■时序分析—针对顺序相关性分析的时序关联算法
■ 二元分类器和数值型预测器—自动化创建及评估多个模型。
5.评估
并不是每一次建模都能与我们的目的吻合，评价阶段旨在对建模结果进行评估，对效果较差的结果我们需要分析原因，有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义。通过Clementine可以做到：
■ 使用提升、收益、利润和响应图表可以方便地评估模型
–使用一步到位的流程评估多个模型，缩短项目用时；
–定义命中和得分条件来评估模型的性能。
■ 使用一致性矩阵以及其它自动评估工具分析模型的总体精度
■ 使用倾向性评分来简化部署及多模型比较
6.发布
该阶段是用建立的模型去解决实际中遇到的问题，它还包括了监督、维持、产生最终报表、重新评估模型等过程。
Clementine提供多种部署方式从而满足企业不同的需要。
■ Clementine Solution Publisher (可选*)
–自动导出所有操作，包括数据访问、数据处理、文本挖掘、模型评分（包括模型组合）以及后加工过程；
–使用runtime在给定的平台上执行图像文件。
■ 将生成的模型导出为SQL或PMML（针对预测模型的标准XML文件）
■ 自动把Clementine数据流导入到SPSS企业级预测服务器中
–合并导出的Clementine数据流以及隐含业务规则的预测模型，从而优化企业运营过程。
■ Cleo (可选*)
–基于网页的快速模型部署；
–通过可定制的浏览器界面，允许多个用户同时访问并立即评估单个记录、多个记录甚至整个数据库。
■ Clementine批处理
–在用户界面之外自动进行工作，使用Clementine批处理模式您可以：
■ 从其它应用或者调度系统中自动启动Clementine流程
■ 生成编码密码
■ 使用命令行执行Clementine的数据挖掘过程
■ 脚本
–自动执行命令行脚本或者与Clementine流程相关的脚本，以自动执行用户界面重复工作。脚本通常执行与鼠标和键盘同样的工作。
■ 使用工具栏中的图标执行Clementine流中选定的行、超级节点或者独立的脚本。
■ 用单独的脚本更新流参数
■ 将生成的模型导出为PMML 2.1
–对数据库内对数据进行评分，减少在客户端代价昂贵的数据转移和计算工作；
–将Clementine PMML模型部署到IBM DB2 Intelligent Miner? 可视化和Intelligent Miner打分中。
■ 使用数据库的大批量输入程序
–在数据导出时，使用为每个特定数据库定制的大批量输入程序。您可以调整各种选项，包括为使用ODBC的载入进程确定行或列的约束条件，以及为数据库中执行的批处理调整其规模。
三、数据挖掘主要模式
1.分类（Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子：
（1）信用卡申请者，分类为低、中、高风险；
（2）故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
注意：类的个数是确定的，预先定义好的。
2.估计（Estimation）
估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子：（1）根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数；
（3）根据购买模式，估计一个家庭的收入；
（3）估计real estate的价值；
一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
3.预测（Prediction）
通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
决定哪些事情将一起发生。例子：
（1）超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) （2）客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
4.聚类（Clustering）
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子：
（1）一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
（2）租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
5.描述和可视化（Description and Visualization）
是对数据挖掘结果的。
四、Clementine的基本操作方法
1、操作界面的介绍
在数据挖掘过程中的每一个阶段，均可通过Clementine 易于使用的界面来邀请特定业务的专家。建模算法（如预测、分类、细分和关联检测）可确保得到强大而准确的模型。模型结果可以方便地部署和读入到数据库、SPSS 和各种其他应用程序中。
图4.2 Clementine操作界面
1.1数据流程区
Clementine在进行数据挖掘时是基于数据流程形式，从读入数据到最后的结
果显示都是由流程图的形式显示在数据流程区内。数据的流向通过箭头表示，每一个结点都定义了对数据的不同操作，将各种操作组合在一起便形成了一条通向目标的路径。
数据流程区是整个操作界面中最大的部分（上右大部分），整个建模过程以及对模型的操作都将在这个区域内执行。我们可以通过文件－新建流新建一个空白的数据流，也可以打开已有的数据流。
图4.3 数据流
使用Clementine 处理数据的三个步骤。
? 首先，将数据读入Clementine，
? 然后，然后通过一系列操作运行数据，
? 最后，将数据发送到目标位置。
这一操作序列称为数据流，因为数据以一条条记录的形式，从数据源开始，依次经过各种操作，最终到达目标（模型或某种数据输出）。
所有在一个运行期内打开的数据流都将保存在管理器的流栏下。
图4.4 数据流程区窗口
1.2选项面板
选项面板横跨于Clementine操作界面的下部，它被分为收藏夹、源、记录选项、字段选项、图形、建模、输出、导出8个栏，其中每个栏目包含了具有相关
功能的结点。
结点是数据流的基本组成部分，每一个结点拥有不同的数据处理功能。设置不同的栏是为了将不同功能的结点分组，下面我们介绍各个栏的作用。
图4.5 选项面板
源：该栏包含了能读入数据到Clementine的结点。例如Var. File结点读取自由格式的文本文件到Clementine，SPSS File读取spss文件到Clementine。
记录选项：该栏包含的结点能对数据记录进行操作。例如筛选出满足条件的记录（select）、将来自不同数据源的数据合并在一起（merge）、向数据文件中添加记录(append)等。
字段选项：该栏包含了能对字段进行操作的结点。例如过滤字段（filter）能让被过滤的字段不作为模型的输入、derive结点能根据用户定义生成新的字段，同时我们还可以定义字段的数据格式。
图形：该栏包含了纵多的图形结点，这些结点用于在建模前或建模后将数据由图形形式输出。
建模：该栏包含了各种已封装好的模型，例如神经网络（Neural Net）、决策树（C5.0）等。这些模型能完成预测（Neural Net，Regression，Logistic ）、分类（C5.0，C&R Tree，Kohonen，K-means，Twostep）、关联分析(Apriori，GRI，Sequece)等功能。
输出：该栏提供了许多能输出数据、模型结果的结点，用户不仅可以直接在Clementine中查看输出结果，也可以输出到其他应用程序中查看，例如SPSS和Excel。
收藏夹：该栏放置了用户经常使用的结点，方便用户操作。用户可以自定义其收藏夹栏，操作方法为：选中菜单栏的工具，在下拉菜单中选择管理选项板，在弹出的选项板管理器中双击收藏夹，出现下图，可以从左边选择要加入收藏夹的节点，点击中间箭头，节点自动加入到右边收藏夹中。
图4.6 收藏夹栏的设置
1.3管理器
管理器（图4.1中右边上部分）中共包含了流、输出、模型三个栏。其中流中放置了运行期内打开的所有数据流，可以通过右键单击数据流名对数据流进行保存、设置属性等操作。输出中包含了运行数据流时所有的输出结果，可以通过双击结果名查看输出的结果。模型中包含了模型的运行结果，我们可以右键单击该模型从弹出的Browse中查看模型结果，也可以将模型结果加入到数据流中。
图4.7管理器流窗口图4.8管理器输出窗口图4.9管理器输出窗口
1.4 项目窗口的介绍
项目窗口含有两个选项栏，一个是CRISP-DM，一个是类。
CRISP-DM的设置是基于CRISP-DM Model的思想，它方便用户存放在挖掘各个阶段形成的文件。由右键单击阶段名，可以选择生成该阶段要拥有的文件，也可以打开已存在的文件将其放入该阶段。这样做的好处是使用户对数据挖掘过程一目了然，也有利于对它进行修改。
图4.10 CRISP-DM项目窗口图4.11 类项目窗口Classes窗口具有同CRISP-DM窗口相似的作用，它的分类不是基于挖掘的各个过程，而是基于存储的文件类型。例如数据流文件、结点文件、图表文件等。
五、数据流基本操作的介绍
5.4.1生成数据流的基本过程
数据流是由一系列的结点组成，当数据通过每个结点时，结点对它进行定义好的操作。我们在建立数据流是通常遵循以下四步：
①向数据流程区增添新的结点；
②将这些结点连接到数据流中；
③设定数据结点或数据流的功能；
④运行数据流。
5.4.2向数据流程区添/删结点
当向数据流程区添加新的结点时，我们有下面三种方法遵循：
①双击结点面板中待添加的结点；
②左键按住待添加结点，将其拖到数据流程区内；
③选中结点面板中待添加的结点，将鼠标放入数据流程区，在鼠标变为十字形时单击数据流程区。
通过上面三种方法我们都将发现选中的结点出现在了数据流程区内。
当我们不再需要数据流程区内的某个结点时，可以通过以下两种方法来删除：
①左键单击待删除的结点，用delete删除；
②右键单击待删除的结点，在出现的菜单中选择delete。
5.4.3将结点连接到数据流中
上面我们介绍了将结点添加到数据流程区的方法，然而要使结点真正发挥作用，我们需要把结点连接到数据流中。以下有三种可将结点连接到数据流中的方法：
①双击结点。左键选中数据流中要连接新结点的结点（起始结点），双击结点面板中要连接入数据流的结点（目标结点），这样便将数据流中的结点与新结点相连接了；
图4.12 双击目标结点以加入数据流
②通过鼠标滑轮连接。在工作区内选择两个待连接的结点，用左键选中连接的起始结点，按住鼠标滑轮将其拖曳到目标结点放开，连接便自动生成。（如果鼠标没有滑轮也选用alt键代替）
图4.13 由滑轮连接两结点
③手动连接。右键单击待连接的起始结点，从弹出的菜单栏中选择Connect。选中Connect后鼠标和起始结点都出现了连接的标记，用鼠标单击数据流程区内要连接的目标结点，连接便生成。
图4.14 选择菜单栏中的connect
图4.15 点击要连入的结点
注意：
①第一种连接方法是将选项面板中的结点与数据流相连接，后两种方法是将已在数据流程区中的结点加入到数据流中；
②数据读取结点（如SPSS File）不能有前向结点，即在连接时它只能作为起始结点而不能作为目标结点。
5.4.4绕过数据流中的结点
当我们暂时不需要数据流中的某个结点时我们可以绕过该结点。在绕过它时，如果该结点既有输入结点又有输出结点那么它的输入节点和输出结点便直接相连；如果该结点没有输出结点，那么绕过该结点时与这个结点相连的所有连接便被取消。
方法：用鼠标滑轮双击需要绕过的结点或者选择按住alt键，通过用鼠标左键双击该结点来完成。
图4.16 绕过数据流中的结点
5.4.5将结点加入已存在的连接中
当我们需要在两个已连接的结点中再加入一个结点时，我们可以采用这种方法将原来的连接变成两个新的连接。
方法：用鼠标滑轮单击欲插入新结点的两结点间的连线，按住它并把他拖到新结点时放手，新的连接便生成。（在鼠标没有滑轮时亦可用alt键代替）
图4.17 将连线拖向新结点
图4.18 生成两个新的连接
5.4.6删除连接
当某个连接不再需要时，我们可以通过以下三种方法将它删除：
①选择待删除的连接，单击右键，从弹出菜单中选择Delete Connection；
②选择待删除连接的结点，按F3键，删除了所有连接到该结点上的连接；
③选择待删除连接的结点，从主菜单中选择Edit Node Disconnect。
图4.19 用右键删除连接
5.4.7数据流的执行
数据流结构构建好后要通过执行数据流数据才能从读入开始流向各个数据结点。执行数据流的方法有以下三种：
①选择菜单栏中的按钮，数据流区域内的所有数据流将被执行；
②先选择要输出的数据流，再选择菜单栏中的按钮，被选的数据流将被执
行；
③选择要执行的数据流中的输出结点，单击鼠标右键，在弹出的菜单栏中选择Execute选项，执行被选中的数据流。
图4.20 执行数据流的方法
5.5 案例模型建立
以药物治疗为例，了解Clementine建模过程。
假设你是一位正在汇总研究数据的医学研究员。你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。你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。这些文件可在任何Clementine Client 安装程序的Demos 目录中找到。此目录可通过Windows“开始”菜单的Clementine 程序组进行访问。文件druglearn.str 位于Classification_Module 目录中。
图4.21 Demos 目录
案例中用到的字段如下：
表4.1 案例字段表
下面给出详细的步骤：
Step1:读取文本。
你可以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。
图4.22 向流工作区添加节点
单击紧挨“文件”框右边以省略号“...”标记的按钮，浏览到您系统中的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。
图4.23载入字段操作
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/352177736.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/352177736.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；
数据挖掘报告
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
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
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告 学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。 随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，
人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。 简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。 首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 那么数据挖掘可以做些什么呢？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、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。 在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一
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。
《数据挖掘》结课报告
《数据挖掘》结课报告 --基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告 (2013--2014 学年第二学期) 学院： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 二〇一四年五月二十四日
一、研究目的与意义 （介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义） 1、目的 （1）熟悉weka软件环境； （2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法； （3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法； （4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。 2、意义 此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。 二、技术支持 （介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理） 1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号； 2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对
接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。 三、数据处理及操作过程 （一）数据预处理方法 1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集； 2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。 “recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。 在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：
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 第一章：数据挖掘基本理论 数据挖掘的产生： 随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。 为有效解决这一问题，自二十世纪90年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视为是数据管理与分析技术的自然进化产物。自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数据量存储、检索和管理的实际应用领域。 自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、 多媒体数据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。 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 一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 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。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff) 对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮： 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 通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日 目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26) 数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个 数据挖掘技术期末报告 理学院 姓名： 学号： 联系电话： 专业班级： 评分：优□|良□|中□|及格□|不及格□ 一、实验目的 基于从UCI公开数据库中下载的数据，使用数据挖掘中的分类算法，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。二、实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自从UCI公开数据库中下载，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。 三、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。 数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 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，进行以下操作。 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，并对程序进行分析。 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贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 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行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档 1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理 2、R语言中数据预处理 （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，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 . 数据挖掘技术期末报告 评分：优□|良□|中□|及格□|不及格□ 一、实验目的 基于从UCI公开数据库中下载的数据，使用数据挖掘中的分类算法，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。 二、实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自从UCI公开数据库中下载，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。 三、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； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由UCI公开数据库得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下一步——逗号— 数据挖掘实验报告-实验1-W e k a基础操作 学生实验报告 学院：信息管理学院 课程名称：数据挖掘 教学班级： B01 姓名： 学号： 实验报告 课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师 学号姓名行政班级 实验项目实验一： Weka的基本操作 组员名单独立完成 实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016.09.28 1. 实验目的和要求： （1）Explorer界面的各项功能； 注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。 （2）Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍； ①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框； ②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer，打开ARFF-Viewer窗口。（3）ARFF文件组成。 2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果） 2.1 Explorer界面的各项功能 2.1.1 初始界面示意 其中：explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。 Experimenter：实验者选项，提供不同数值的比较，发现其中规律。 KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法，初学者应用较少。 Simple CLI ：命令行窗口，有点像cmd 格式，非图形界面。 2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍 （1）任务面板 Preprocess（数据预处理）：选择和修改要处理的数据。 Classify（分类）：训练和测试分类或回归模型。 Cluster（聚类）：从数据中聚类。聚类分析时用的较多。 Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。 Select Attributes（选择属性）：选择数据中最相关的属性。 Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图。 （2）常用按钮 时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究 实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较. 实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并 给出解释. 实验数据:本文研究选用1952-2006年的中国GDP，其资料如下 日期国内生产总值(亿元)日期国内生产总值(亿元) 2006-12-312094071997-12-3174772 2005-12-311830851996-12-31 2004-12-311365151995-12-31 2003-12-311994-12-31 2002-12-311993-12-31 2001-12-311992-12-31 2000-12-31894041991-12-31 1999-12-31820541990-12-31 1998-12-31795531989-12-31 1988-12-311969-12-31 1987-12-311968-12-31 1986-12-311967-12-31 1985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-31 1983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-31 1981-12-311962-12-31 1980-12-311961-12-311220 1979-12-311960-12-311457 1978-12-311959-12-311439 1977-12-311958-12-311307 1976-12-311957-12-311068 1975-12-311956-12-311028 1974-12-311955-12-31910 1973-12-311954-12-31859 1972-12-311953-12-31824 1971-12-311952-12-31679 1970-12-31 表一 国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。这个指标把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中为评价和衡量国家经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济表现提供了一个最为综合的尺度，可以说，数据挖掘报告(模板)
数据分析与挖掘实验报告
大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料
数据挖掘实验报告1
数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘
数据挖掘期末实验报告
数据挖掘实验报告一
数据挖掘技术期末报告
数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作
数据挖掘实验报告(参考)