資源描述：
《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒瀢eka分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、管理學(xué)院實驗（實訓(xùn)）報告課程：商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘地點：2607時間：2014年5月7日學(xué)生姓名班級學(xué)號成績實驗項目數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實驗實驗?zāi)康闹辽僬莆找环N數(shù)據(jù)挖掘工具，并能正確地使用；利用所掌握的數(shù)據(jù)挖掘工具進行分類分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等實驗要求至少熟悉一種挖掘工具，并使用該挖掘工具進行分類、關(guān)聯(lián)和聚類分析；閱讀教材P139-156,邊閱讀，邊操作；實驗數(shù)據(jù)可用系統(tǒng)自帶的，也可以從網(wǎng)上下載，也可以自行創(chuàng)建；算法自行選擇，可以針對一個數(shù)據(jù)集選擇多個算法進行比較分析，也可以每個算法選擇不同的數(shù)據(jù)進行分析；學(xué)會并熟悉通
2、過網(wǎng)絡(luò)解決問題的能力；將木次試驗的操作過程及分析結(jié)果填寫在實驗報告中。實驗內(nèi)容及實驗結(jié)果1.打開數(shù)據(jù)文件，數(shù)據(jù)預(yù)處理進行關(guān)聯(lián)性分析分析Z前進行要先進行離散化處理，打開數(shù)據(jù)文件后，選擇離散化處理的算法，確認算法參數(shù)Z后就可以進行預(yù)處理操作；進行預(yù)處理之后的數(shù)據(jù):No.outlookHominaltemperaturgIfominalhumidityHominalwindyHominalpi^yHominal1sunny'(82.9-inf)^'(83.&..FALSEno10rainy'(74.5-76...'(7
3、7.4...FALSEyes11sunny'(74.5-76...'(68.1...TRUEyes12overcast'(70.3-72...'(898...TRUEyes13overcast'(80.8-82...'(74.3...FALSEyes14rainy'(70.3-72...'(898...TRUEno2sunny'(78.7-80...?(89.8...TRUEno3overcast'(82.9-inf)^'(83.6...FALSEyes4rainy'(68.2-70...'(92.9...FAL
4、SEyes5rainy'(66.1-68…'(77.4...FALSEyes6rainy*(-inf-66...'(68.1...TRUEno7overcast*(-inf-66...?(-in￡...TRUEyes8sunny'(70.3-72...'(92.9...FALSEno9sunny'(68.2-70...'(68.1…FALSEyesRelation：weather-weka?filters.unsupervised.attrib.??UndoOKCancelViewerxj2.關(guān)聯(lián)分析選擇關(guān)聯(lián)性分
5、析的算法，對參數(shù)進行設(shè)置參數(shù)確定后就可以進行關(guān)聯(lián)度的分析，關(guān)聯(lián)算法的參數(shù)不同，幾次測試的結(jié)果也不同，但都沒得出與課本中相同的結(jié)杲。3.分類分析打開數(shù)據(jù)文件麻，先選擇進行分類的算法，J48-C4.5決策樹算法，選擇將測數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集使用，同時選擇outputpredictions使結(jié)果顯示預(yù)測情況然后進行十折交叉驗證，下圖時將決策樹町視化顯示的結(jié)果4?聚類分析選用k-均值聚類算法進行聚類分析，進行聚類之前先對數(shù)據(jù)文件進行規(guī)范化處理打開文件后選擇規(guī)范化處理算法，進行規(guī)范化處理后將數(shù)據(jù)進行保存；下圖是打開文件選擇算法
6、后的界面：下圖是進行規(guī)范化處理Z后的數(shù)據(jù):ewer兇Relation：iris~weka.￡il.urLEupervised.gttribute.Norrnalize~S1????No.sepallengthUnmericsepalwidthDnmericpetallengthUnmericpetalwidthDnmericclassNominal▲10.2222220.6250.0677970.041667Iris...100.1666670.4583330.0847460.0Iris...1000.38888
7、90.3333330.5254240.5Iris...1010.5555560.5416670.8474581.0Iris...1020.4166670.2916670.6949150.75Iris...1030.7777780.4166670.8305080.833333Iris...1040.5555560.3750.7796610.708333Iris...1050.6111110.4166670.8135590.875Iris...1060.9166670.4166670.9491530.833333Ir
8、is...1070.1666670.2083330.593220.666667Iris...1080.8333330.3750.8983050.708333Iris...1090.6666670.2083330.8135590.708333Iris...110.3055560.7083330.0847460.041667Iris...1100.8055560.666667
