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2022年数据挖掘原理与算法实验报告

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简介：
本报告涵盖了2022年度数据挖掘课程中的核心原理和算法实践内容，包括分类、聚类及关联规则分析等关键技术，并通过具体案例展示了这些技术的实际应用。 湖南科技大学20级数据挖掘原理与算法实验报告包括以下内容： - 算法一：Apriori算法 - 算法二：FP-tree算法 - 算法三：K-Nearest Neighbors算法 - 算法四：ID3算法 - 算法五：C4.5算法 - 算法六：朴素贝叶斯算法 - 算法七：K-means算法 - 算法八：DBSCAN算法

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  • 2022年数据挖掘原理与算法实验报告
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    本报告涵盖了2022年度数据挖掘课程中的核心原理和算法实践内容，包括分类、聚类及关联规则分析等关键技术，并通过具体案例展示了这些技术的实际应用。 湖南科技大学20级数据挖掘原理与算法实验报告包括以下内容： - 算法一：Apriori算法 - 算法二：FP-tree算法 - 算法三：K-Nearest Neighbors算法 - 算法四：ID3算法 - 算法五：C4.5算法 - 算法六：朴素贝叶斯算法 - 算法七：K-means算法 - 算法八：DBSCAN算法
     
  • 数据挖掘原理及算法实验报告
    优质
    本实验报告系统地探讨了数据挖掘的核心原理与常见算法，并通过具体案例和实验分析展示了如何应用这些理论知识解决实际问题。 实验一：Apriori算法实现与应用 实验二：关联规则求取 实验三：分类算法-KNN邻近算法的实现与应用 实验四：分类算法-朴素贝叶斯的实现与应用 实验五：聚类算法-Kmeans的实现与应用 实验六：聚类算法-Agnes的实现与应用 实验七：聚类算法-DIANA的实现与应用 实验八：聚类算法-DBSCAN的实现与应用
     
  • 实验报告·数据挖掘.rar
    优质
    本文件为一份关于数据挖掘技术应用的研究性实验报告，包含实验设计、数据分析及结果讨论等内容，旨在探索数据挖掘算法在实际问题中的有效性和实用性。 数据挖掘课设作业包含完整的实验报告和实验数据集。实验内容包括数据探索、数据预处理以及建立K-Means聚类模型，并对所建的聚类模型进行分析评估。代码已在实验报告中详细列出。
     
  • SVM数据挖掘与分类实验报告
    优质
    本实验报告详细探讨了支持向量机(SVM)在数据挖掘中的应用，特别是其强大的模式识别和分类能力。通过具体案例分析，深入阐述了SVM算法的理论基础及其实现过程，并对实验结果进行了详细的讨论与总结。 SVM数据挖掘_数据分类_分类+实验报告 这份文档涵盖了支持向量机（SVM）在数据挖掘中的应用，特别关注于如何使用SVM进行有效的数据分类，并结合具体实验来展示其操作流程与结果分析。
     
  • 基于Weka的C4.5算法数据挖掘实验报告
    优质
    本报告利用Weka平台实施了C4.5决策树算法的数据挖掘实验，分析并优化分类模型性能，探讨其在不同数据集上的应用效果。 本实验报告是数据挖掘课程中使用Weka工具进行C4.5算法决策树分类学习的成果。通过Weka工具的图形界面，对从UCI下载的数据集进行了分类测试。
     
  • 数据挖掘实验分析报告
    优质
    本报告旨在通过数据分析和挖掘技术，从大量数据中提取有价值的信息和知识，包含多个实际案例的数据处理方法、模型构建及结果分析。 数据挖掘实验报告详细记录了本次实验的过程、结果及分析。通过使用Python编程语言中的pandas库进行数据分析，并利用scikit-learn库实现了机器学习模型的构建与评估，涵盖了特征选择、模型训练以及性能评价等环节。此外，在实验中还探讨了一些常见的数据预处理技术及其在实际应用中的重要性。本次报告旨在为后续研究提供参考和借鉴。
     
  • 数据挖掘实验报告文档.doc
    优质
    本文档为数据挖掘课程的实验报告，详细记录了通过Python等工具进行数据分析与模型构建的过程及结果，涵盖数据预处理、特征选择、算法实现等多个方面。 《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 第二学期 完成日期 2015年6月12日 ### 实验目的 基于威斯康辛州乳腺癌原始数据集，使用Weka平台进行分类分析。该数据集包含多种属性信息用于预测样本是否为恶性或良性肿瘤，并通过不同算法比较其性能。 ### 实验环境 实验采用Weka平台（由新西兰怀卡托大学开发的机器学习和数据分析软件），并利用威斯康辛州乳腺癌原始数据集进行操作，这些数据可以从UCI Machine Learning Repository获取。Weka使用Java编写而成，在GNU通用公共许可证下发布，适用于各种操作系统。 ### 实验步骤 #### 3.1 数据预处理 本实验针对的是威斯康星大学麦迪逊分校提供的乳腺癌数据库（原始版本）。该表包含Sample code number、Clump Thickness等共十一个属性。其中第二项至第十项取值范围为1-10，分类中2代表良性肿瘤，4表示恶性肿瘤。 #### 3.2 数据分析 通过将数据导入Excel进行预处理后转换成CSV格式，并手动添加每一列的标题信息。最终需要保存为ARFF文件以便于Weka平台使用。 具体步骤包括： - 将从UCI机器学习库下载的数据复制粘贴到Excel中，选择“分列”功能以逗号作为分隔符完成数据导入； - 在第一行手工添加属性名：Sample code number、Clump Thickness等共十一个字段信息； - 保存为CSV文件，并使用Weka自带的命令行工具将该文件转换成ARFF格式。 #### .csv -> .arff 在启动Weka后进入“Explorer”模块，选择打开文件功能加载已处理好的乳腺癌数据集.csv。通过内置的功能可以轻松地将其转化为适合于分类算法使用的.arff文件形式。 以上是实验报告的部分内容概述，后续将对具体的数据分析过程和结果进行详细描述与展示。
     
  • WEKA数据挖掘实验报告一.pdf
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    本PDF文档是关于使用WEKA工具进行数据挖掘的一系列实验报告，涵盖各种算法应用与分析。 数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf 数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf 数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf 数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf 数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf 数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf
     
  • 数据挖掘的原理与算法(PDF)
    优质
    本书《数据挖掘的原理与算法》深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念、技术以及常用算法，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的基本理论和实践技巧。 本书系统化地阐述了数据挖掘与知识发现技术的发展历程、应用范围及相关概念、原理及算法。书中深入剖析并描述了关联规则、分类、聚类、序列分析、空间数据分析以及Web挖掘等主要分支的技术理论和算法。 作者们在攻读博士学位期间完成了许多相关工作，并对这些研究成果进行了总结，力求通过理论分析来阐述各个技术的概念和技术归纳。同时，为了保证内容的系统性，所有模型与算法均在一个统一框架下进行描述。此外，为了避免抽象概念给读者带来理解上的困难，书中所有的典型算法都附有具体的执行实例。 本书共包含八章内容： - 第一章为绪论部分，介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，并从不同角度探讨了其概念和应用价值。 - 第二章分析了知识发现的过程以及相应的体系结构设计。 - 第三至第七章分别详细阐述了关联规则、分类、聚类、序列与时间序列分析及Web挖掘的相关技术及其算法。 - 最后一章节则专注于空间数据的挖掘技术和算法。 每一章节结束后，作者均设置了一节专门用于总结该部分的内容以及引用文献的情况。这不仅有助于读者整理相关内容，同时也起到对相关文献进行注释性索引的作用。