湖科大数据挖掘课程设计报告及源码，仅用于大学生学习参考

简介：
本资料包含湖科大学的大数据挖掘课程设计报告与完整代码资源，专为在校学生提供学习和实践参考。 一、课程设计目的 通过使用Python/Java/VC或其他熟悉的编程语言实现知识发现、关联规则及分类聚类领域的重要算法，使学生掌握C4.5、k-mean、Apriori、EM、PageRank和DBSCAN等算法的基本原理，并能够运用数据挖掘方法解决具体问题。 二、课程设计要求 1. 本课程提供十个实验供选择，请自行挑选五个进行。每个实验满分为20分，总成绩为100分。 2. 遵守在线教学的规章制度，在规定时间内签到并保持专注，不得在课程期间从事与学习无关的事情。遇到问题时应及时向指导老师汇报，并配合接受定期检查。 3. 课程设计报告需遵循规范格式，语言流畅清晰；每个算法应详细说明所使用的数据结构、绘制程序流程图以及关键源代码片段；同时记录实验结果并认真总结在实验过程中出现的问题及思考解决过程。这些内容均是撰写报告的重点部分。 4. 按时提交课程设计报告和源代码文件。建议每项算法的报告长度为1-2页，整份课程设计报告总长约为25页左右。请参考附录中的实验报告格式要求进行排版（封面单面打印，其余内容双面打印）。