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该报告涉及机器学习和数据挖掘的实验研究。

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简介：
广州大学机器学习与数据挖掘实验报告，其中包含一个指向编辑器Markdown版本的链接：https://editor..net/md/?articleId=113242787。该报告详细阐述了在机器学习和数据挖掘领域的实验过程与结果，为相关研究者提供了一个有价值的参考资源。

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  • 机器学习和数据挖掘实验报告.zip
    优质
    本资料为一份关于机器学习与数据挖掘领域的实验报告合集，内含多个经典算法应用案例及数据分析实践项目。适合相关课程教学使用或个人技术提升参考。 广州大学机器学习与数据挖掘实验报告的内容可以在相关平台上找到并进行查阅。
     
  • 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。
     
  • 数据仓库及数据挖掘实验报告
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    本实验报告深入探讨了数据仓库与数据挖掘的核心概念和技术应用。通过实际案例分析和操作实践，展示了如何构建高效的数据仓库系统，并运用各类算法进行数据挖掘以提取有价值的信息和知识。 通过该报告，你可以按照步骤进行实验学习，并掌握基本的数据仓库和数据挖掘方法。由于报告本身可以作为实验指导书，因此非常值得拥有。
     
  • 数据挖掘实验报告及代码和截图
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    本项目包含一份详尽的数据挖掘实验报告，其中不仅有理论分析与模型构建思路，还有完整的源代码、运行结果截图等辅助材料，帮助读者深入理解数据分析过程。 这是一份关于数据挖掘的实验报告，包含了五个不同的实验：数据预处理、构建数据立方体与联机分析处理、应用Apriori算法进行频繁项集挖掘、贝叶斯决策分类算法以及k-均值聚类算法。每个实验都配有具体的代码和截图，并且附有个人的学习感想。原资源需要较多积分才能下载，为了方便大家获取这份资料，特地进行了重新上传分享给大家使用。
     
  • 数据挖掘与机器学习实验二.doc
    优质
    《数据挖掘与机器学习实验二》涵盖了利用Python等工具进行数据分析和模型构建的具体实践操作，包括特征选择、算法实现及结果评估等内容。 基于Adult数据集，完成关于收入是否大于50K的逻辑回归分类和朴素贝叶斯模型训练、测试与评估任务。实验内容可能有所差异，仅供参考。
     
  • 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。
     
  • 数据挖掘原理及算法实验报告
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    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
     
  • 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