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ML-DL-Analysis: 数据挖掘任务——关联分析、分类与聚类-源码

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简介：
ML-DL-Analysis项目专注于数据挖掘中的关键任务，包括关联规则学习、分类和聚类。该项目提供全面的源代码以帮助用户深入理解这些技术，并应用于实际问题解决中。 Machine Learning + Deep Learning 数据挖掘-电影评分 Apriori 关联分析 KNN 分类 K-means 聚类

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  • ML-DL-Analysis: 数据挖掘任务——关联分析、分类与聚类-源码
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    ML-DL-Analysis项目专注于数据挖掘中的关键任务，包括关联规则学习、分类和聚类。该项目提供全面的源代码以帮助用户深入理解这些技术，并应用于实际问题解决中。 Machine Learning + Deep Learning 数据挖掘-电影评分 Apriori 关联分析 KNN 分类 K-means 聚类
     
  • Python数据挖掘分类、聚类、回归与关联算法代码及示例
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    本书深入浅出地介绍了利用Python进行数据挖掘的各种算法实现，包括分类、聚类、回归和关联规则等技术，并提供了丰富的代码实例。 这段文字介绍了几种算法：关联算法Apriori、分类算法BP、adboost、KNN以及聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans，还有回归中的线性回归。这些算法的相关程序代码包含自带样例，只需下载相应的包即可运行。
     
  • 《数据挖掘和大数据分析》中的分类与聚类实验报告
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    本报告基于《数据挖掘和大数据分析》课程，探讨了数据挖掘中分类与聚类技术的应用。通过实际案例，详细记录了实验步骤、结果分析及应用价值，旨在加深对这两种数据分析方法的理解和实践能力。 本实验报告使用的数据集选自机器学习存储库UCI的心脏病数据库。该数据采集自克利夫兰诊所基金会、匈牙利心脏病研究所、加州长滩退伍军人管理局医疗中心以及瑞士苏黎世大学医院。UCI在原数据库的基础上提供了两个版本，一个包含76个原始属性的数据集和另一个仅包括14个实际使用过的属性的简化版数据集。本实验选择了后者进行分析，共包含了303条记录。 报告内容涵盖了对心脏病数据集的分类与聚类操作，其中包括不同分类算法之间的比较、各种聚类方法的应用，并且绘制了决策树及神经网络结构图等可视化结果。
     
  • 西电数据挖掘任务：决策树与文本聚类
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    本课程为西安电子科技大学数据挖掘系列任务之一，专注于教授如何运用决策树和文本聚类技术进行数据分析。通过理论讲解与实践操作相结合的方式，深入剖析这两项关键技术的应用场景及实现方法，旨在培养学生解决实际问题的能力。 西电数据挖掘作业涉及决策树和文本聚类。
     
  • 分类型数据挖掘任务 2. 回归型数据挖掘任务 3. 综合型数据挖掘任务
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    本课程包含三个核心Python实训项目：分类型与回归型数据挖掘，以及一个综合型任务。通过实战演练，学员将掌握数据分析与模型构建的技能。 在岩石图像分类的数据挖掘任务中，使用卷积神经网络（CNN）模型来处理一个包含300张224x224像素大小的岩石图片数据集。该数据集中包括六种类型的岩石：砾岩、安山岩、花岗岩、石灰岩和石英岩，每一种类型有50张图像。任务要求选择合适的CNN模型对该数据集进行建模，并通过训练优化模型后提供相应的评估指标；此外还需利用GUI框架开发一个用于分类岩石图片的用户界面。 在地铁站点日客流量预测的数据挖掘项目中，使用ARIMA和多层神经网络两种方法对郑州市2015年8月至11月期间各地铁闸机刷卡数据进行分析。该数据集包括四个文件，总大小约为近15GB。任务要求首先通过可视化手段来展示每日各地铁站的客流量变化情况；然后基于这些数据分析结果，分别采用ARIMA模型和多层神经网络模型对数据进行建模，并给出相应的评估指标。 航空公司客户价值分析的数据挖掘项目中，利用航空公司过去两年内（截至2014年3月31日）所有有乘机记录的会员档案信息及乘坐航班记录来进行深入研究。通过分析这些数据来实现航空公司的客户价值评估。
     
  • 数据挖掘工具Weka教程之聚类分析
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    《数据挖掘工具Weka教程之聚类分析》旨在通过详细的实例和步骤介绍如何利用开源软件Weka进行高效的聚类数据分析，帮助读者掌握其核心功能与应用场景。 聚类分析旨在将对象分配到不同的簇内，使得同一簇内的对象相似性高而不同簇间的对象差异大。 WEKA的“Explorer”界面中的“Cluster”部分提供了多种聚类算法工具，主要包括： - SimpleKMeans：支持分类属性的K均值算法。 - DBScan：支持分类属性的DBSCAN算法。 - EM：基于混合模型的聚类方法。 - FathestFirst：K中心点算法。 - OPTICS：另一个基于密度的方法。 - Cobweb：概念聚类算法。 - sIB：一种基于信息论的聚类方法，但不支持分类属性。 - XMeans：扩展版的K均值算法，能够自动确定簇的数量，同样也不支持分类属性。
     
  • 西电数据挖掘任务——用Python实现KMeans聚类算法
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    本课程为西安电子科技大学的数据挖掘系列任务之一，专注于使用Python编程语言来实践和理解K-Means聚类算法。通过实际操作，学习者可以掌握如何利用Python工具进行有效的数据分析与模型构建，特别适合对数据科学和机器学习感兴趣的初学者深入探究。 西电数据挖掘作业——对数据进行kmeans聚类的Python实现代码已编写完成并能正常运行。该程序使用的是Python3版本，包含两个py文件：一个是主程序文件，另一个是算法导入文件。只需运行主程序即可开始执行任务，相关数据已经准备完毕。
     
  • 聚类分析在数据挖掘课程中的大作业
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    本课程的大作业聚焦于利用聚类分析方法进行数据挖掘。学生将运用Python等工具处理实际数据集，探索并实现不同的聚类算法，如K-means、层次聚类等，并对结果进行深入分析和讨论，旨在提升数据分析与建模能力。 数据挖掘的代码是用C++编写的，并包含了三个算法：k-means、CURE 和 DBSCAN，分别用于处理小麦种子、股票数据和糖尿病患者的数据集。此外还有两个额外的算法，这些算法的相关代码位于cplusplus文件中，但尚未应用于数据分析。资料里还包括了我的实验报告，在这份报告中结合了Weka工具进行预处理工作。目录下还有一个可执行文件，并且该目录中的其他文件是经过预处理后的数据，删除后将无法运行程序，请参考使用。
     
  • 决策树与聚类分析的数据挖掘实验报告.doc
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    本实验报告探讨了数据挖掘中的决策树和聚类分析技术的应用。通过实际案例研究，深入剖析这两种方法在数据分析中的作用及优势，并进行对比分析。 数据挖掘实验报告涵盖了决策树与聚类分析的内容。这份文档详细记录了实验的过程、结果以及对所使用方法的深入理解。通过该报告，读者可以了解到如何利用这些技术来处理复杂的数据集，并从中提取有价值的信息。此外，还探讨了不同算法之间的比较和适用场景，为实际应用提供了宝贵的参考依据。
     
  • 聚类数据挖掘伪代码示例
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    本文章提供了多种常用的聚类算法的数据挖掘伪代码示例，旨在帮助读者理解和实现复杂的聚类技术。 在DIANA算法的示例过程中，第一步是确定具有最大直径的簇，并计算该簇内每个点之间的平均欧氏距离。例如： - 点1与其他各点间的平均距离为（1+1+1.414+3.6+4.24+4.47+5）/7=2.96 - 类似地，其他各个点的计算结果分别为：点2为2.526；点3为2.68；点4为2.18；点5为2.18；点6为2.68；点7为2.526；点8为2.96。 根据这些数据，选取平均相异度最大的那个作为初始的splinter group（分裂组），即选择的是包含点1。剩余所有其他节点形成old party（原簇）。 接下来按照如下步骤操作： - 第二步：从old party中找到距离最近的splinter group中的一个点的距离不大于到other old party中最近的一个点的距离，这个规则被用来确定下一个加入分裂组的元素，即这里选择的是点2。 - 第三步：重复第二部的操作，这时将点3添加到了splinter group中。 - 第四步：继续执行以上步骤，在此过程中又加入了新成员——点4进入splinter group。 当不再有符合条件的新节点可以加入到分裂组时（即所有的旧簇中的元素都已经被分配），或者满足了终止条件（如k-2，其中k代表预先设定的参数值或目标数量），整个过程就结束了。如果尚未达到预设的终止标准，则需要继续从已经完成一次分裂操作的最大直径簇中选取下一个要处理的目标进行进一步分割。