上海大学2013-2014学年春季学期硕士研究生课程考试
课程名称：数据挖掘与商务智能课程编号： 29SBG9016
论文题目：基于C5.0算法的白葡萄酒品质分析
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任课教师：评阅日期： 2014年6月
基于C5.0算法的白葡萄酒品质分析
摘要：针对目前消费者对葡萄酒的需求日益强烈，很多大的庄园希望为顾客提供品质优秀的葡萄酒，本文使用测量优先度信息增益率的计算方法，对某庄园现有葡萄酒的客观理性数据进行分析处理，在SPSS Clementine 12.0数据挖掘平台使用C5.0算法模型进行数据挖掘，构造了对葡萄酒品质进行分类的决策树模型，经分析评估正确率为72.71%，从而帮助庄园在大数据环境下利用数据挖掘技术进行葡萄酒品质的判别，有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。
关键词：葡萄酒；品质；决策树；C5.0算法；Clementine数据挖掘平台
1 引言
葡萄酒品质测定是葡萄酒行业进行质量管理的一种重要手段，测定葡萄酒品质需要品酒师依靠个人感官和经验来进行判定。品酒师通过观察葡萄酒的颜色、质感等外观特性以及葡萄酒的香气，并且采用品尝的方式感受葡萄酒的滋味和口感。然而，人工品酒具有一定的主观性，依赖于品酒师的经验以及当前的状态，所评定出来的葡萄酒级别存在评级不稳定的问题，难以在业内得到共识。另外，葡萄酒的质量安全与公众身体健康密切相关，其中葡萄酒质量检测技术是保障葡萄酒质量安全的重要手段，采用自动化手段检测葡萄酒质量及安全是提高葡萄酒质量检测手段的一种有效方法。
针对这个问题，采用数据挖掘算法中的C5.0算法进行葡萄酒品质预测，该方法具有准确率高、算法简单和高效的优点，尤其适合对大量数据信息分析挖掘，在葡萄酒行业中品质预测应用中，能够有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。
2 算法概述
2.1 C5.0算法概述
C5.0是决策树模型中的算法，最早的算法是亨特CLS（Concept Learning System）提出，后经发展由Quinlan.J.R在1979年提出了著名的ID3算法，主要针对离散型属性数据。基于IE3算法，又有许多ID3的改进算法出现。1993年，Quinlan.J.R再次提出了C4.5算法，C4.5算法节点的分裂属性根据信息增益比率来选取，这样就避免了ID3多属性取值的不足，并且C4.5算法还提出了一些新的功能，如剪枝技术等。
C5.0是Quinlan.J.R在C4.5的基础上改进产生决策树的一种较新的算法，它除了拥有C4.5的全部功能外，还引入很多新的技术，最重要的技术引进就是Boosting技术，目的是为了进一步提高决策树对样本的识别率，同时C5.0的算法复杂度更低，使用更加稳定，适应性更强，因此具有更高的使用价值。
2.2 C5.0算法原理
C5.0是经典的决策树模型的算法之一，决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构，它是利用信息论原理对大量样本的属性进行分析和归纳而产生的。对于某一个分类问题或者是规则问题，决策树的构造就是将所有的数据按照树状的结构从上往下，分支分裂的过程。生成的每一个分支都会有属性值作为下一次分枝的一句，从中提取出有用的信息，从而形成规则集。决策树分类基本思想具体如图1所示。
图1 决策树分类基本思想
C5.0算法具体决策树的构建思想如下：1）以给定样本集合作为决策树根节点；2）分别计算样本集合各个属性的信息增益比率，选取最高者为当前节点的分裂属性；3）对该属性的每个值创建一个分支，将数据样本分成若干子集，为每个子集创建新的节点。
C5.0决策树的算法信息熵的下降速度作为确定最佳分支变量和分割阈值的依据。信息熵的下降意味着信息的不确定性下降，因此，根据信息熵的下降速度可以确定何时停止分枝。C5.0决策树算法中的信息增益率的方法如下：
设待训练的样本数据中有m个不相关的类，i=1，2，…，m，是数据集S中属于类的子集，子集中每个组的个数用表示，则集合S在划分类使用的期望信息量可以用式（1）表示：
（1）
式中表示随机样本归属类的概率，。|S|为待训练的样本数据中的元组个数。设属性值A共有v个取值{}，则可以依据属性值A把数据集合划分成v个子集合。令为在集合S中的属性值A的取值的自己，。在分类的过程中，如果A被选为决策属性，则根据属性A可以将数据集划分到不同的分支中。如果用表示子集中属性类的元组的个数，则属性A对于分类，的熵通过以下公式计算：
（2）
令，则为子集在数据集S中的比重，作为子集的权值。公式中属性A的每一个值对划分类的期望信息量可以通过下式得到：
（3）
式中，表示子集中属于类的比重。
由上述公式计算，便得到了属性A的信息增益用于决策分类：
（4）
在使用信息增益划分数据子集时，变量在取值时有一定的误差。为了降低这样的误差，可以使用以下公式：
（5）
从而可以得到信息增益率：
（6）
2.3 Boosting算法技术
Boosting算法技术的引进是C5.0算法对C4.5算法最重要的一项改进之一，该算法为每个样本都赋予权重，权重越高的样本对于学习生成的决策树的影响也就越大。在初始状态下，所有的样本拥有相同的权重值。在接下来的每一次样本训练的过程中，样本的权重值都要进行调整，使那些被上一次生成的决策树模型错误分类的样本获得更高的权重值，在下一次的迭代中更加受到关注。这个迭代过程可以赋予一个最高循环次数，但是当最近的分类器达到一定精度时，迭代也会停止。Boosting算法如下：假设一个训练样本集合D，样本个数为n，T为迭代次数（决策树个数），即需要进行T次样本训练。由第t次训练产生决策树为，则最终的复合决策树模型即为。样本i在第t次决策树构建过程中的权值为
（i=1…n,t=1…T），为的归一化因子，为权重值的调整因子。定义一个0-1函数：
样本的训练步骤如下：
（1）首先设定初始权重值：分类器个数为T，令t=1，。
（2）计算，使得
（3）赋予每个样本归一化权重值，在此概率分布基础上构建。
（4）计算样本在中的错误率
（5）如果就结束整个训练过程；令T=T—1,；如果=0，结束整个训练过程；令t=T，如果，则继续步骤（6）。
（6）计算。
（7）根据调整样本权重值。
（8）如果t=T，训练过程结束，否则，令t=t+1，转至步骤（2）进行下一次迭代。
最终复合分类器
在 C5.0 用于遥感分类过程中，首先依据通常的方式建立第一个模型。随后建立的第二个模型聚焦于被第一个模型错误分类的记录。以此类推，最后应用整个模型集对样本进行分类，使用加权投票过程把分散的预测合并成综合预测。Boosting 技术对于噪声不大的数据，通常通过建立的多模型来减少错误分类的影响，提高分类精度。
3 决策树算法的国内外研究现状
3.1 国外研究现状
随着人们认识和管理水平的提高，对客观世界的描述越来越全面，存储的数据量越来越大。但相当数量的数据具有很强的时效性，数据的价值随着时间的推移而迅速降低。数据收集与维护的最终目的是供人们使用。目前，人类社会已经进入了大数据的时代。数据的急剧增长和时效性、复杂性已经远远超出了人们的手工处理能力，迫切需要高性能的数据分析工具来高速、全面、深入、有效地处理数据。数据挖掘技术随之孕育而生。数据挖掘（Data Mining，简称DM）一词是在1989年8月于美国底特律市召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上正式形成的，常常与知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）混用。从 1995 年开始，每年主办一次 KDD 国际学术会议，将 KDD 和 DM 方面的研究推向了高潮，从此，“数据挖掘”一词开始流行。
决策树是数据挖掘方法中的其中一种，比较成熟的决策树算法有CART，ID3，C4.5，C5.0，SLIQ，SPRINT等。CART分类方法[1]是由Berimna.L，Fridemna.J.H和Oslhen.R.A等人在1984年提出的一种决策树分类方法。这种方法选择具有最小基尼指数值的属性作为测试属性，最终生成二叉树，然后利用重采样技术进行误差估计和树剪枝（基于最小代价复杂性），然后选择最优的作为最终构建的决策树。这些算法均要求训练集全部或一部分在分类的过程中一直驻留在内存中。1986年，Quinlan.J.R提出了ID3（xteartiveniehotomizer3）算法[2]，在该算法中，引入了信息论中嫡的概念,利用分割前后的嫡来计算信息增益,在决策树中各级结点上选择属性，使得在每一非叶结点进行测试时，能获得关于被测试例子最大的类别信息"该算法利用窗口技术逐步形成完整的决策树，因此其学习能力较强，适于处理大规模的数据库问题，但该算法仍存在着一些缺点，如不能够处理连续属性，计算信息增益时偏向于选择取值较多的属性等。针对这些问题,学者们提出了一系列改进算法。1993年Qululna.J.R提出了C4.5算法[3]，该算法可以看作是DI3算法的一个扩展，旨在克服ID3算法在应用中的不足,该算法采用信息增益作为属性的选择标准，它继承了ID3算法的全部优点，同时解决了DI3算法偏向于取值较多的候选属性的问题。C5.0是Quinlan.J.R 在C4.5的基础上改进产生决策树的一种较新的算法，C5.0在精度方面主要的改进源于采用了推进（Boosting）方法。SLIQ（Supervised Learning In Quest）分类方法[4]是Mehta M,，Agrawal R和Rissanen J等人在1996年提出的一种高速可伸缩的分类方法，它针对数据量远大于内存容量的情况采用了类表和属性表两种数据结构,利用换入换出策略处理大数据量。SPRINT（Scalable PaRallelizable Induction of decision Tres）分类方法[5]是由Shafer J，Agrawal R和Mehta M等人在1996年，继SLIQ分类方法后提出的一种规模可变的、支
持并行计算的分类方法。SPRINT分类方法最大的优点就是可以避免内存空间的限制，利用多个并行处理器构造一个稳定的、分类准确率很高的决策树，具有很好的可伸缩性，扩容性，但该算法因使用属性列表，使得存储代价大大增加，并且结点分割处理的过程较为复杂，加大了系统的负担。
针对现有决策树算法的不足，很多研究人员尝试在控制决策树的规模和提高决策树的精度等方面做出努力，通过研究各种预剪枝算法和后剪枝算法来控制数的规模，同时在修改测试属性空间、改进测试属性选择方法、限制数据集、改变数据结构等方面提出了许多新的算法和标准。
3.2 国内研究现状
与国外相比，国内对数据挖掘的研究稍晚，没有形成整体力量。不过国内许多研究人员都在ID3算法的基础上提出了自己的改进思想。洪家荣[6]等从事例学习最优化的角度分析了决策树归纳学习的优化原则，提出了一种新的基于概率的决策树构造算法PID。PID在决策树的规模和精度方面都优于ID3，但是在训练速度和测试速度上比ID3慢，并且PID决策树上的某些属性可能重复使用。针对ID3 算法偏向于选择取值较多属性的这一缺点，刘小虎[7]等提出了ID3 算法的优化算法——MID3 算法。该算法在选择一个新的属性时，不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层结点，取得了比ID3 更好的分类效果。较之传统的ID3 算法，徐凌宇等提出的LBET 方法的最大优点在于接受和记忆数据的信息量增加。曲开社[8]等人就Quinlan 的ID3 算法中信息熵标准有倾向于取值较多属性的缺陷，在计算信息熵时引入了用户兴趣度，改进了ID3 算法，使决策树减少了对取值较多属性的依赖性。赵卫东[9]等人将粗糙集理论应用于决策树的构造过程，提出了一种利用粗糙集理论对决策树进行优化的算法，取得了较好的优化效果。苗夺谦[10]等人用相对泛化的概念构造多变量检验，提出一种评价多变量检验的准则。吴艳艳[11]提出了将决策树的基本建树思想ID3 算法与粗糙集理论相结合的一种新型的决策树建树方法，该方法的提出使数据挖掘的结果更简单、更容易理解。
4 算法的实验及结果分析
4.1 实验平台简介
本文采用的实验平台是SPSS公司发行的SPSS Clementine平台，此平台在数据挖掘的应用领域有着广泛应用。SPSS Clementine结合了多种图形化的接口分析技术，包括关联规则、神经网络和规则集，使用户能够再可视化的程序环境中完成数据分析功能，而且此工具具有多种模型算法，涵盖了数据的可视化、分类、聚类和关联等多种数据挖掘方法，又因其有多种相关统计模型，使得数据挖掘得到的结果更加可靠精确。
4.2 数据集
本文用作实验的数据来自芝加哥大学尔湾分校知识发现数据档案库UCI Knowledge Discovery in Databases Archive，其名称是Wine Quality Data Set。此数据集包括红葡萄酒和白葡萄酒两类数据，本文选择白葡萄酒数据。数据一共包含4898个样本，12个属性。其中a12是类标号属性表示白葡萄酒品质级别，级别区间是[0,10]，但是样本数据里实际出现的级别区间是[3,9]。
4.3 实验过程
4.3.1 数据获取及处理
将UCI数据库中下载的winequality-white.data文件，通过EXCEL转换成winequality-white.xls。由于此样本的类标号属性取值有7个，所以本人将数据进行了处理，级别5及5以下代表白葡萄酒品质“差”，级别6和7代表白葡萄酒品质“良”，级别8及9代表白葡萄酒品质“优”。然后在Clementine中，将处理过的数据winequality-white.xls读进来，并将数据源节点命名为“winequality-white原始数据”。同时，再向流中添加一个“表”节点，并建立从“winequality-white原始数据”到“表”节点的连接，这样可以方便在数据流区域中查看数据。
4.3.2 设置输出字段
对于决策树算法而言，其目的是根据一些非类标号属性的值，来预测类标号属性的值。所以，在Clementine中将这些非类标号属性设置为输入字段，类标号属性设置为输出字段。
在Clementine中添加“类型”字段，进行设置，并建立到数据源的链接，具体如表1所示。
表1 决策树模型中的输入、输出变量
4.3.3 设置训练数据集
数据集中有4898个样本，随机选取80%作为训练数据集，用于构建决策树模型。剩下的20%作为测试数据集，用生成的决策树进行分类预测，以评估决策树的性能。
在Clementine中，将“抽样”节点添加到数据流区域，并建立与“类型”节点的连接。然后设置“抽样”节点的属性，具体如图2所示。
图2 抽样属性的设置
4.3.4 构建决策树模型
在Clementine中将“C5.0”节点添加到数据流区域，并命名为“a12”，同时建立与“训练数据集”节点的链接。同时对“a12”节点的具体参数进行设置，具体如图3所示。由于数据繁多，所以避免决策树分类太多，将子分支最少记录数设置为“100”，修剪纯度设置为“80%”，并且采用全局修剪。
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题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数： 目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12)
4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15) 1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成 交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。． 2.1.4 最高价 指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最高价。 2.1.5最低价 指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最低价。 2.1.6成交量 成交量是指一个时间单位内对某项交易成交的数量。一般情况下，成交量大且价格上涨的股票，趋势向好。成交量持续低迷时，一般出现在熊市或股票整理阶段，市场交投不活跃。成交量是判断股票走势的重要依据，对分析主力行为提供了重要的依据。 2.1.7 K 线 K 线图这种图表源处于日本德川幕府时代（1603～1867 年），被当时日本米
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
毕业设计（论文）外文文献翻译 文献、资料中文题目：聚类分析 文献、资料英文题目：clustering 文献、资料来源： 文献、资料发表（出版）日期： 院（部）： 专业：自动化 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 翻译日期： 2017.02.14
外文翻译 英文名称：Data mining-clustering 译文名称：数据挖掘—聚类分析 专业：自动化 姓名：**** 班级学号：**** 指导教师：****** 译文出处：Data mining：Ian H.Witten, Eibe Frank 著
Clustering 5.1 INTRODUCTION Clustering is similar to classification in that data are grouped. However, unlike classification, the groups are not predefined. Instead, the grouping is accomplished by finding similarities between data according to characteristics found in the actual data. The groups are called clusters. Some authors view clustering as a special type of classification. In this text, however, we follow a more conventional view in that the two are different. Many definitions for clusters have been proposed: ●Set of like elements. Elements from different clusters are not alike. ●The distance between points in a cluster is less than the distance between a point in the cluster and any point outside it. A term similar to clustering is database segmentation, where like tuple (record) in a database are grouped together. This is done to partition or segment the database into components that then give the user a more general view of the data. In this case text, we do not differentiate between segmentation and clustering. A simple example of clustering is found in Example 5.1. This example illustrates the fact that that determining how to do the clustering is not straightforward. As illustrated in Figure 5.1, a given set of data may be clustered on different attributes. Here a group of homes in a geographic area is shown. The first floor type of clustering is based on the location of the home. Homes that are geographically close to each other are clustered together. In the second clustering, homes are grouped based on the size of the house. Clustering has been used in many application domains, including biology, medicine, anthropology, marketing, and economics. Clustering applications include plant and animal classification, disease classification, image processing, pattern recognition, and document retrieval. One of the first domains in which clustering was used was biological taxonomy. Recent uses include examining Web log data to detect usage patterns. When clustering is applied to a real-world database, many interesting problems occur: ●Outlier handling is difficult. Here the elements do not naturally fall into any cluster. They can be viewed as solitary clusters. However, if a clustering algorithm attempts to find larger clusters, these outliers will be forced to be placed in some cluster. This process may result in the creation
计算机系统结构（论文） 题目大数据的分析 院系信息工程系专业计算机科学与技术 年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日
目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………
11 1 绪论 说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。 关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。 第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
目录 摘要 (iii) Abstract (iv) 第一章绪论 (1) 1.1 数据挖掘技术 (1) 1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 (1) 1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 (2) 1.1.3 数据挖掘的方法 (4) 1.1.4 数据挖掘系统的发展 (5) 1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 (6) 1.2 决策树分类算法及其研究现状 (8) 1.3数据挖掘分类算法的研究意义 (10) 1.4本文的主要内容 (11) 第二章决策树分类算法相关知识 (12) 2.1决策树方法介绍 (12) 2.1.1决策树的结构 (12) 2.1.2决策树的基本原理 (13) 2.1.3决策树的剪枝 (15) 2.1.4决策树的特性 (16) 2.1.5决策树的适用问题 (18) 2.2 ID3分类算法基本原理 (18) 2.3其它常见决策树算法 (20) 2.4决策树算法总结比较 (24) 2.5实现平台简介 (25) 2.6本章小结 (29) 第三章 ID3算法的具体分析 (30) 3.1 ID3算法分析 (30) 3.1.1 ID3算法流程 (30) 3.1.2 ID3算法评价 (33) 3.2决策树模型的建立 (34) 3.2.1 决策树的生成 (34) 3.2.2 分类规则的提取 (377) 3.2.3模型准确性评估 (388) 3.3 本章小结 (39)
第四章实验结果分析 (40) 4.1 实验结果分析 (40) 4.1.1生成的决策树 (40) 4.1.2 分类规则的提取 (40) 4.2 本章小结 (41) 第五章总结与展望 (42) 参考文献 (44) 致谢 (45) 附录 (46)
《数据分析与数据挖掘实训》课程论文模板 班级：学号：姓名：开课学院：理学院考试形式：开卷任课教师：
小论文题目黑体小二居中 张三信计091 摘要 “摘要”用黑体小三号,居中。"摘要"设置段前为8行,段后为1行。摘要的字数要求150字，用宋体五号。"关键词"用黑体(Times New Roman粗体)小五号,内容用宋体五号或小四号(Times New Roman体),包含3至5个字或词组,中间用逗号分隔,结束时不用标点符号。关键词与摘要相距1行。 关键词计算机，信计，经信 1一级标题,用黑体小二号 正文中所有非汉字均用Times New Roman体。1、字间距 设置为"标准",段落设置为"单倍行距"。2、段落采用三级标题, 用阿拉伯数字连续编号,例如1,1.1,1.1.1。每一段落的标题为一
级标题,用黑体小二号。段前距为0行,与紧接其后的文字或二 级标题间距为1行。 2 第二个一级标题,用黑体小二号 2.1二级标题用宋体四号 二级标题用宋体四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。 2.1.1三级标题用黑体小四号 三级标题用黑体小四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。正文用宋体五号或小4号。 4、表名位于表的正上方,用宋体小五号粗体;图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 表1-1 学生成绩 学号姓名年龄成绩图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 图1-1 瑞星卡卡 5、数学公式用斜体,注明编号。
sina+sinb=sinc (1-1) csina+csinb=sinc (1-2) 6、页眉从正文开始。页眉左端顶格为该篇文章的标题,右端右对齐为页码,用阿拉伯数字。参考文献用黑体小二号，左缩进为0，段前设置为0行,段后设置为1行,著录的内容应符合国家标准。 主要格式如下: 期刊:[序号]作者(用逗号分隔).题名.刊名,出版年,卷号:(期号),起始页码～终止页码 书籍:[序号]作者(用逗号分隔).书名.版本号(初版不写).出版地:出版者,出版年 论文集:[序号]作者(用逗号分隔).题名.见(英文用In):主编.论文集名. 出版地:出版者,出版年,起始页码－终止页码 学位论文:[序号]作者.题名[博士(硕士/学士)学位论文].保存地:保存单位,授予年 参考文献 [1] 张三,李四.计算机在初级会计电算化中的应用, 计算机研究进 展,2009,34(3):12-20 [2] 王珊,萨世轩.数据库原理及应用.第四版.北京.高等教育出版 社.2004 [3] 万明,李恪.数据挖掘在上海世博会中的应用.华东理工大学.高性 能计算国际会议.上海.高等教育出版社,2011,10-23
基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文
1 绪论 1.1 选题背景 社交网络，简称SNS（social network service），在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，互联网普及率为42.1%，较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示，社交网络应用持续呈现增长趋势，截止2012年12月，国内社交网络用户总数已达2.75亿，占到了全部网民人数的48.8%，增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点：其一微博用户持续增长，微博用户规模在2012年达到3.09亿，较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束，但年增幅仍能达到23.5%；其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点，截至2012年12月底，我国手机网民规模为4.2亿，较上年底增加约6440万人，网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%，随着手机智能化，相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上，为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素，正在全面融合到各类互联网应用中。一方面，2012年涌现出大批具备社交基因的新应用，包括图片社交、私密社交、购物分享等，尤其在移动互联网领域，由于手机天生的通讯功能，2012年许多热门移动应用都具备社交功能；另一方面，搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素，以丰富自身的功能、提升用户体验，创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下，传统的实名制社交网站也不断增加平台功能，在原
海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：
目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)
1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。
篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个