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数据挖掘实验资料.zip

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简介：
《数据挖掘实验资料》是一份包含多种经典算法实现及应用案例的数据挖掘学习资源包，旨在帮助学生和研究人员掌握数据分析与模式识别技能。 本实验报告涵盖数据挖掘的相关内容，并使用R语言进行实现。具体内容包括数据分析、算法描述、代码编写以及在软件Rstudio上的应用实践。分类算法部分涉及随机森林、Adaboosting（自适应增强）、K近邻法、神经网络模型和支持向量机等方法，同时还会探讨朴素贝叶斯算法的应用情况。聚类分析方面则会介绍K-Means聚类技术、层次聚类以及SOM（Self-Organizing Map）网络的分类能力，并讨论关联规则的相关内容。

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  • 数据挖掘实验资料.zip
    优质
    《数据挖掘实验资料》是一份包含多种经典算法实现及应用案例的数据挖掘学习资源包，旨在帮助学生和研究人员掌握数据分析与模式识别技能。 本实验报告涵盖数据挖掘的相关内容，并使用R语言进行实现。具体内容包括数据分析、算法描述、代码编写以及在软件Rstudio上的应用实践。分类算法部分涉及随机森林、Adaboosting（自适应增强）、K近邻法、神经网络模型和支持向量机等方法，同时还会探讨朴素贝叶斯算法的应用情况。聚类分析方面则会介绍K-Means聚类技术、层次聚类以及SOM（Self-Organizing Map）网络的分类能力，并讨论关联规则的相关内容。
     
  • Python数据挖掘实验资料.zip
    优质
    本资料包包含多个Python数据挖掘实验项目及教程，适合初学者和中级开发者学习数据分析、机器学习等技能。内含代码示例与实战练习。 这六个实验主要是简单基础的数据挖掘实验，包括Python开发环境搭建、数据分析常用工具的使用、线性回归分析、数据挖掘常用的模块介绍、数据预处理方法以及聚类算法的实现。
     
  • 数据挖掘PPT资料.zip
    优质
    本资料集为《数据挖掘PPT资料》，包含了数据预处理、特征选择、分类与回归算法等核心主题内容，适用于学习和教学使用。 数据挖掘涉及机器学习、协同过滤、分类算法以及聚类算法等多个方面。
     
  • 8个数据挖掘实验资料集.rar
    优质
    该资源包含8个不同的数据挖掘实验资料集，适用于学习和实践数据挖掘技术。每个数据集都涵盖了不同类型的数据与应用场景，有助于提升数据分析能力。 本资源包含数据挖掘课程所有实验的报告，共计8份。由于我校首次开设这门课，在进行实验过程中遇到问题并寻找解决方法非常困难，往往需要花费大量时间来查找答案。目前网上相关资料较少，特此上传本人的实验报告供有需要的同学参考。
     
  • 数据挖掘设计资料.zip
    优质
    《数据挖掘设计资料》是一份全面介绍如何进行数据挖掘项目的设计、实施与优化的资源文件。包含了基础理论、案例分析及实用工具介绍等内容。 数据分析与数据挖掘课程设计包括源代码和提交文档，具体内容为航空公司客户价值分析的数据挖掘设计方案。该设计文档经过查重处理，不会与网上现有内容有较大重复。
     
  • 成人数据挖掘资料.zip
    优质
    本资料集为成人读者设计，包含全面的数据挖掘教程与案例分析，适用于初学者及专业人士。文件涵盖理论知识、实战技巧和行业应用，是学习数据分析技术的理想资源。 使用Python语言对adult数据集进行数据挖掘，并应用决策树算法。此过程包括数据处理与分类整理。
     
  • 数据挖掘课程设计资料.zip
    优质
    本资料包包含一系列针对数据挖掘课程的设计方案与实验指导，适用于学生进行实践操作和深入学习。 数据挖掘是一门利用技术和方法从大规模数据集中发现并提取有价值信息的学科，在现代社会变得越来越重要。通过应用统计学、机器学习和人工智能技术，可以揭示隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，帮助人们做出明智决策和预测。 该领域广泛应用于商业、医疗、金融和社会媒体等领域。例如，企业可以通过数据挖掘识别潜在客户并改进市场营销策略；医疗机构能够提供个性化的治疗方案；金融市场则利用它来预测未来趋势；社交媒体分析也是其重要应用之一。 在进行数据挖掘时，常见的任务包括分类、聚类、关联规则发现和异常检测等。完成这些任务通常需要经过数据清洗、特征选择、模型建立及评估等多个步骤。随着技术的发展，不仅对科学研究和商业决策产生了重大影响，还改善了人们的生活质量，使我们更好地理解世界并优化工作流程。
     
  • FPTree数据挖掘实验
    优质
    本实验旨在通过构建和利用FP-Tree结构进行高效频繁模式挖掘，探索关联规则学习在大数据集中的应用及其优化算法。 数据挖掘中的FPTree实验包括源码和详细的实验报告。
     
  • 东北大学大数据班数据挖掘实训四数据资料.zip
    优质
    该资料为东北大学大数据班级学生在进行数据挖掘实训时所用的数据集，包含各类实验所需的数据文件和相关材料。 博客《【Python】随机森林算法——东北大学大数据班数据挖掘实训四》使用train.csv中的数据，通过H2O框架的随机森林算法构建分类模型，并利用该模型对test.csv中的数据进行预测。然后计算分类准确度以评估模型效果。可以通过调整参数来观察分类准确度的变化情况。此外，可以做一些特征选择的工作来提高准确性。公式为：准确度＝预测正确的数与样本总数的比例。
     
  • 数据挖掘课程设计资料.rar
    优质
    本资源包含一份关于数据挖掘课程的设计资料，内含项目案例、算法解析及实践指导等内容，适合学习和研究使用。 本人的数据挖掘课程设计使用PyCharm和Python进行开发，并附有详细的文档说明。