数据挖掘报告
姓名：禚百田班级：硕2007-02 学号：2007010238
程序运行说明：
可执行文件：DecisionTreeAlgorithm.exe
位置：禚百田2007010238\DecisionTreeAlgorithm\bin\Debug\DecisionTreeAlgorithm.exe
编程及运行环境：SQL Server 2005 , C#2005（如果不能运行，请安装相应软件SQL Server 2005、net framework 2.0等）
程序文本格式目录包括：
原始数据：训练集adult.data.txt、测试集adult.test.txt、属性说明https://www.doczj.com/doc/ba5745086.html,s.txt
生成数据库adult_data的SQL语句文件：traindataSQL语句.txt、testdataSQL语句.txt
adult_data.mdf中，分为4部分：原始训练集traindata1、清理后训练集traindata2、原始测试集testdata1和清理后测试集testdata2
数据库adult_data 位置：禚百田2007010238\DecisionTreeAlgorithm\bin\Debug\ adult_data.mdf C#程序文件：Form1.cs.txt
一、使用算法说明
1、决策树算法
决策树技术是用于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，然后进行剪枝，最后在决策树的叶节点得到结论。所以从根到叶节点就对应着一条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。基于决策树的分类有很多实现算法。
（1）ID3算法是一个从上到下、分而治之的归纳过程。ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，通过计算信息增益(Information Gain)来选择属性，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。
（2）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(Gain Rate)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。
（3）Gini度量：一般决策树中，使用信息量作为评价节点分裂质量的参数，有些算法中使用gini指标代替信息量，gini指标比信息量性能更好，且计算方便，对数据集包含n个类的数据集S，gini(S)定义为：gini(S) = 1 - ∑pj*pj。
2、朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假定预测变量属性就目标属性而言在条件上彼此独立。找出各个分类的可能性,再查看对像数据元组X在分类中的可能性,这时,由于属性都是独立的,所在,X在各个分类的可能性就被计算出来,可能性最大的就是X应该的分类。朴素贝叶斯算法涉及计算目标和预测属性值每对组合的概率。为了控制这类组合的数量，有连续值或者
大量不同值的属性通常进行分箱处理。
本文通过实验对以上算法进行对比说明，检验各种算法实现的分类器的准确率。
二、数据集说明及问题分析
1、训练集adult.data.txt、测试集adult.test.txt下载地址：
https://www.doczj.com/doc/ba5745086.html,/ml/machine-learning-databases/adult/
2、数据集清理说明：
（1）原数据集共有14个属性：age、workclass、fnlwgt、education、education_num 、marital_status、occupation、relationship、 race 、sex 、capital_gain 、capital_loss、 hours_per_week、native_country，根据这些属性用来判断每个人每年赚钱是否能够超过50k。
（2）由于原属性太多，只保留age、education（与education_num表示含义相同）、occupation、sex 、native_country等5个与makeover50k最相关的属性。对它们分类如下：
●ageType原为连续值，分为6类：<=20为year0_20,21-30为year21_30,31-40为year31_40,41-50为year41_50,51-60为year51_60,>=61为yearover60。
●原有education_numType: 1-16级,分成6级：edu1_3,edu4_6,edu7_9,edu10_12,
edu13_14,edu15_16
●occupationType共14类，保持不变：
Tech_support, Craft_repair, Other_service(?), Sales, Exec_managerial, Prof_specialty, Handlers_cleaners, Machine_op_inspct, Adm_clerical, Farming_fishing, Transport_moving, Priv_house_serv, Protective_serv, Armed_Forces
●sexType分为Male、Female两类
●原有native-countryType：United-States, Cambodia, England, Puerto-Rico, Canada, Germany, Outlying-US(Guam-USVI-etc), India, Japan, Greece, South, China, Cuba, Iran, Honduras, Philippines, Italy, Poland, Jamaica, Vietnam, Mexico, Portugal, Ireland, France, Dominican-Republic, Laos, Ecuador, Taiwan, Haiti, Columbia, Hungary, Guatemala, Nicaragua, Scotland, Thailand, Y ugoslavia, El-Salvador, Trinadad&Tobago, Peru, Hong, Holand-Netherlands}
将native_country分成5类developNO1,developNO2,developNO3,developNO4,developNO5后：developNO1:(<0.1)：Outlying-US(Guam-USVI-etc),Vietnam,Mexico,Dominican-Republic, Laos,Haiti,Hungary, Guatemala,Nicaragua,Scotland,El-Salvador,Trinadad&Tobago,
Holand-Netherlands
developNO2:(>=0.1 <0.2)：Puerto-Rico,South,China,Cuba,Poland,Jamaica,Portugal, Ireland,Ecuador,Peru,?
developNO3:(>=0.2 <0.3)：Honduras,France,Columbia,United-States,England,Germany,Greece, Philippines,Thailand, Y ugoslavia
developNO4:(>=0.3 <0.4)：India.Japan.
developNO5:(>=0.4 )：Cambodia,Canada,Iran,Italy,Taiwan,Hong
划分计算方法：
SELECT COUNT(*)
FROM traindata1
WHERE native_country = ' ?'
SELECT COUNT(*)
FROM traindata1
WHERE native_country = ' ?' AND makeover = ' >50K'
然后将两数相除，按结果划分。具体数值：
Outlying-US(Guam-USVI-etc)：0 Vietnam：0.08 Mexico：0.064 Dominican-Republic：0.083 Laos：0 Haiti:0.067 Hungary：0
Guatemala：0.048 Nicaragua：0 Scotland：0 El-Salvador：0.097 Trinadad&Tobago:0 Holand-Netherlands:0
Puerto-Rico：0.1395 South：0.1 China：0.1613 Cuba：0.1516 Poland：0.1739 Jamaica：0.1875 Portugal：0.1667
Ireland：0.125 Ecuador：0.125 Peru:0.1111 ?:0.1111
Honduras：0.2 France：0.2 Columbia：0.2 United-States：0.2418 England：0.2812 Germany：0.2653 Greece：0.2222 Philippines：0.2632 Thailand：0.25 Yugoslavia：0.25
India：0.3 Japan：0.3
Cambodia：0.4285 Canada：0.404 Iran：0.4783 Italy：0.4545 Taiwan：0.4211 Hong:0.5
三、实验结果
1、数据库查看：
所有原始及清理后的数据放在adult_data.mdf中，分为4部分：原始训练集、清理后训练集、原始测试集和清理后测试集。
注意：原始数据集只能用来查看，不能用来计算或测试。清理后的训练集可用来生成决策树及概率，并可测试，清理后测试集只能用来测试。
2、决策树算法：
根据不同的度量属性，有三种生成方法
（1）导入清理后训练集，选择Information Gain生成决策树
使用训练集大约生成160条makeover50k=yes的规则。
点击“决策树测试”，训练集测试结果如下：
测试数据总数为：10736
trueYes数据总数为：247
trueNo数据总数为：8032
falseYes数据总数为：154
falseNo数据总数为：2303
测试数据准确率为：77.1143815201192%
导入清理后测试集，点击“决策树测试”，测试集测试结果如下：
测试数据总数为：16281
trueYes数据总数为：319
trueNo数据总数为：12123
falseYes数据总数为：312
falseNo数据总数为：3527
测试数据准确率为：76.4203672993059%
（2）导入清理后训练集，选择Gain Rate生成决策树
点击“决策树测试”，训练集测试结果如下：
trueYes数据总数为：17
trueNo数据总数为：8182
falseYes数据总数为：4
falseNo数据总数为：2533
测试数据准确率为：76.3692250372578%
导入清理后测试集，点击“决策树测试”，测试集测试结果如下：
测试数据总数为：16281
trueYes数据总数为：6
trueNo数据总数为：12407
falseYes数据总数为：28
falseNo数据总数为：3840
测试数据准确率为：76.2422455623119%
（3）导入清理后训练集，选择Gain Rate生成决策树
点击“决策树测试”，训练集测试结果如下：
trueYes数据总数为：1014
trueNo数据总数为：7554
falseYes数据总数为：632
falseNo数据总数为：1536
测试数据准确率为：79.806259314456%
导入清理后测试集，点击“决策树测试”，测试集测试结果如下：
测试数据总数为：16281
trueYes数据总数为：1498
trueNo数据总数为：11516
falseYes数据总数为：919
falseNo数据总数为：2348
测试数据准确率为：79.9336650082919%
3、朴素贝叶斯算法
导入清理后训练集，选择“计算训练集各属性概率”
训练集数据中makeover50k 概率为：
P(makeover50k = yes)：0.237518628912072
P(makeover50k = no)：0.762481371087928
ageType类型中makeover50k = yes概率为：
P(ageType = year0_20| makeover50k = yes)：0.000392156862745098
P(ageType = year21_30| makeover50k = yes)：0.0803921568627451
P(ageType = year31_40| makeover50k = yes)：0.65921568627451
P(ageType = year41_50| makeover50k = yes)：0.190196078431373
P(ageType = year51_60| makeover50k = yes)：0
P(ageType = yearover60| makeover50k = yes)：0.0698039215686275 educationType类型中makeover50k = yes概率为：
P(educationType = edu1_3| makeover50k = yes)：0.00431372549019608 P(educationType = edu4_6| makeover50k = yes)：0.0196078431372549 P(educationType = edu7_9| makeover50k = yes)：0.234901960784314
P(educationType = edu10_12| makeover50k = yes)：0.246666666666667 P(educationType = edu13_14| makeover50k = yes)：0.403529411764706 P(educationType = edu15_16| makeover50k = yes)：0.0909803921568627
occupationType类型中makeover50k = yes概率为：
P(occupationType = Tech_support| makeover50k = yes)：0.0380392156862745
P(occupationType = Craft_repair| makeover50k = yes)：0.116470588235294
P(occupationType = Other_service| makeover50k = yes)：0.043921568627451
P(occupationType = Sales| makeover50k = yes)：0.132941176470588
P(occupationType = Exec_managerial| makeover50k = yes)：0.247450980392157
P(occupationType = Prof_specialty| makeover50k = yes)：0.232156862745098
P(occupationType = Handlers_cleaners| makeover50k = yes)：0.012156862745098 P(occupationType = Machine_op_inspct| makeover50k = yes)：0.0341176470588235 P(occupationType = Adm_clerical| makeover50k = yes)：0.0596078431372549
P(occupationType = Farming_fishing| makeover50k = yes)：0.0129411764705882
P(occupationType = Transport_moving| makeover50k = yes)：0.043921568627451 P(occupationType = Priv_house_serv| makeover50k = yes)：0
P(occupationType = Protective_serv| makeover50k = yes)：0.0262745098039216
P(occupationType = Armed_Forces| makeover50k = yes)：0
sexType类型中makeover50k = yes概率为：
P(sexType = Male| makeover50k = yes)：0.844705882352941
P(sexType = Female| makeover50k = yes)：0.155294117647059
educationType类型中makeover50k = yes概率为：
P(educationType = edu1_3| makeover50k = yes)：0.00431372549019608
P(educationType = edu4_6| makeover50k = yes)：0.0196078431372549
P(educationType = edu7_9| makeover50k = yes)：0.234901960784314
P(educationType = edu10_12| makeover50k = yes)：0.246666666666667
P(educationType = edu13_14| makeover50k = yes)：0.403529411764706
P(educationType = edu15_16| makeover50k = yes)：0.0909803921568627 ageType类型中makeover50k = no概率为：
P(ageType = year0_20| makeover50k = no)：0.0999267041290007
P(ageType = year21_30| makeover50k = no)：0.304544344001955
P(ageType = year31_40| makeover50k = no)：0.422184216955778
P(ageType = year41_50| makeover50k = no)：0.104202296603958
P(ageType = year51_60| makeover50k = no)：0
P(ageType = yearover60| makeover50k = no)：0.0691424383093086 educationType类型中makeover50k = no概率为：
P(educationType = edu1_3| makeover50k = no)：0.0190569264598094
P(educationType = edu4_6| makeover50k = no)：0.0786709015392133
P(educationType = edu7_9| makeover50k = no)：0.412777913510872
P(educationType = edu10_12| makeover50k = no)：0.320180796481798
P(educationType = edu13_14| makeover50k = no)：0.159418519423406
P(educationType = edu15_16| makeover50k = no)：0.00989494258490105 occupationType类型中makeover50k = no概率为：
P(occupationType = Tech_support| makeover50k = no)：0.0249205961397508
P(occupationType = Craft_repair| makeover50k = no)：0.121915465428781
P(occupationType = Other_service| makeover50k = no)：0.197654532128023
P(occupationType = Sales| makeover50k = no)：0.111531883703885
P(occupationType = Exec_managerial| makeover50k = no)：0.0814805765941852 P(occupationType = Prof_specialty| makeover50k = no)：0.0935743953090643
P(occupationType = Handlers_cleaners| makeover50k = no)：0.0487417542145126 P(occupationType = Machine_op_inspct| makeover50k = no)：0.0708526752992915 P(occupationType = Adm_clerical| makeover50k = no)：0.137063278768629
P(occupationType = Farming_fishing| makeover50k = no)：0.0350598582946494
P(occupationType = Transport_moving| makeover50k = no)：0.0522843879794772 P(occupationType = Priv_house_serv| makeover50k = no)：0.00598582946494014 P(occupationType = Protective_serv| makeover50k = no)：0.0186904471048131
P(occupationType = Armed_Forces| makeover50k = no)：0.000244319569997557 sexType类型中makeover50k = no概率为：
P(sexType = Male| makeover50k = no)：0.618739*********
P(sexType = Female| makeover50k = no)：0.381260688981187
educationType类型中makeover50k = no概率为：
P(educationType = edu1_3| makeover50k = no)：0.0190569264598094
P(educationType = edu4_6| makeover50k = no)：0.0786709015392133
P(educationType = edu7_9| makeover50k = no)：0.412777913510872
P(educationType = edu10_12| makeover50k = no)：0.320180796481798
P(educationType = edu13_14| makeover50k = no)：0.159418519423406
P(educationType = edu15_16| makeover50k = no)：0.00989494258490105
点击“测试”，训练集测试结果如下：
测试数据总数为：10736
trueYes数据总数为：8
trueNo数据总数为：8172
falseYes数据总数为：14
falseNo数据总数为：2542
测试数据准确率为：76.1922503725782%
导入清理后测试集，点击“测试”，测试集测试结果如下：
测试数据总数为：16281
trueYes数据总数为：0
trueNo数据总数为：12435
falseYes数据总数为：0
falseNo数据总数为：3846
测试数据准确率为：76.3773723972729%
四、性能分析
通过上述实验，可以看出：
(1) ID3算法信息增益(Information Gain)的计算依赖于特征数目较多的特征，而属性取值
最多的属性并不一定最优。它是单变量决策树(在分枝节点上只考虑单个属性)，许多复杂概念的表达困难，属性相互关系强调不够，容易导致决策树中子树的重复或有些属性在决策树的某一路径上被检验多次。从其产生的决策树来看，其结构复杂，产生的分类规则不易于理解。使用训练集大约生成160条makeover50k=yes的规则。
(2) C4.5 使用Gain Rate度量属性，产生的分类规则易于理解，准确率较高。使用训练
集大约生成50条makeover50k=yes的规则。因此，具有优点：1）运算速度快，对属性值只作一次排序。2）利用整个训练集的所有数据，不作取样处理，不丧失精确度。
(3) 使用Gini度量属性，产生的分类规则最易于理解，准确率较高。使用训练集生成6
条makeover50k=yes的规则,因此其运算速度最快。
(4) 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假定预测变量属性就目标属性而言在条件上彼此独立。
这种假定大大减少了预测目标值所需的计算数量，因而朴素贝叶斯算法适用于处理大量数据。其模型所需估计的参数很少，算法也比较简单。在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好, ,分类准确性比较好。从测试结果汇总对比表，可以看到朴素贝叶斯分类算法可以与决策树分类算法相媲美。
实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘 实验步骤 1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。要求： 描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果 Apriori 算法： 1、发现频繁项集，过程为 （1）扫描 （2）计数 （3）比较 （4）产生频繁项集 （5）连接、剪枝，产生候选项集 （6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集 2、产生关联规则 （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； （2）对于L的每个非空子集S，如果 P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值) 则输出规则“S=>L-S” Weka 中有关Apriori 的参数：
1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2. classindex 类属性索引。如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。 3.delta 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。 5. metricType 度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。 在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是： a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度. b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B) Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切
《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 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.doczj.com/doc/ba5745086.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.doczj.com/doc/ba5745086.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016 —2017 学年第学期） 课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017 年 06 月 01 日 一、上机目的及内容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 内容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的范围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 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；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功 2.更改存储数据挖掘对象的实例
项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 ①熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 ②进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 ?sklearn-0.18.0 ?python- ?numpy- ?scipy- ?matplotlib- 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率为8x8
四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测试集比例为8:2 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classification_report查看预测结果的准确率和召回率
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
摘要 数据挖掘技术可以在浩瀚的数据中进行统计、分析、综合、推理，发现数据部关联，并作出预测，提供数据信息，为决策提供辅助支持。目前，数据挖掘技术已经广泛应用在商业领域，同样，可以将数据挖掘技术与国家教育项目相结合，对项目中的各类数据信息进行挖掘分析，提取隐藏的数据信息，为项目开发部门提供决策依据，进一步提高项目的科学性和高效性。 本文结合自身参与教育部指定的关于城市集群竞争力项目的实践经验，分析数据挖掘技术在国家教育项目中应用的可行性，并以此为例，采用JAVA语言编写实现KNN算法。 在项目实施方案中，以城市集群的数据为基础，完成数据挖掘的全过程：确定数据挖掘的对象和目标、数据清理和预处理，对某个指标缺失的数据引入神经网络方法进行预测填补，对缺失较多的数据引入对比和类比的方法进行预测填补，采用KNN算法实现数据分类，形成指标体系。利用数据挖掘的结果，通过对指标数据的分析，预测决定城市集群竞争力的主要因素，从而为今后城市集群的发展方向和职能定位提供参考，为城镇体系的总体发展指明方向，为提高我国城市集群整体经济实力和综合竞争力提供一些有益的建议和对策，促进成熟集群向一体化方向发展，同时也可以为国其他城市集群的发展提供给一些有益的参考。 【关键词】数据挖掘 KNN算法数据分类 JAVA 城市集群竞争力
目录 摘要 (1) 目录 (2) 第一章绪论 (3) 1.1研究背景和研究意义 (3) 第二章数据挖掘技术的研究 (4) 2.1 数据挖掘的功能 (4) 2.2 数据挖掘的对象 (6) 2.3 数据挖掘的过程 (7) 2.4 数据挖掘算法 (9) 第三章 KNN算法介绍与实现 (10) 3.1 KNN算法介绍 (10) 3.2 KNN算法的JAVA实现 (12) 第四章总结 (17)
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 数据挖掘报告书 题目：关联规则算法在电影爱好中的应用院系：经济管理学院 专业: 信息管理与信息系统 班级：07304班 小组成员：王梦宇李肖楠黄林橙沈岁张舒 2010年6月 〇、SQL Server 2005 Microsoft SQL Server 2005是微软公司在2005年12月推出的一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能工具，提供了企业级的数据管理。使用Business Intelligence Development Studio 在Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度和多维数据集，并可以利用其现有的数据挖掘算法方便简单的对数据进行分析。SQL Server 2005包括算法主要有：决策树，关联规则，神经网络，时序，聚类分析等。 微软公司的数据库产品SQL Server 2005中包含了数据挖掘特性, 可以直接从数据库或者数据仓库中进行数据挖掘操作，实现数据挖掘与数据库以及应用程序的紧密耦合，从而大大提高数据挖掘效率。 Microsoft关联规则算法属于priori关联规则算法家族，该算法适用于挖掘频繁项集的非常流行和有效的算法。在关联算法中有两个步骤：第一个步骤是挖掘频繁项集；第二步是基于频繁项集来生成关联规则。 关联规则算法对算法参数的设置非常敏感。以下是用于Microsoft 关联规则算法的一系列参数： 1．Minimum_Support:定义了项要成为频繁项集所必须满足的最小支持度。 2．Maximum_Support：定义了频繁项集的最大支持度阈值。 3．Minimum_Probability：定义了一个关联规则的最小概率。 4．Minimum_Importance：重要性小于它的规则会被过滤掉。 基于数据挖掘的统计过程控制项目研究 统计过程控制(Statistical Process Control)是一种借助数理统计方法的先进质量管理和控制技术，以过程的稳定性为主要目标，强调全过程的预防，能够有效地降低产品的不合格率，从而降低生产成本。近年来SPC技术在国外的应用已经非常广泛，已经成为提高企业管理的有效工具，通过SPC 方法运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到保证产品质量和生产精细化的目的。目前SPC 在国内烟草企业的生产过程应用在生产管理和统计数据分析中大多只停留在现场的监控，和事后数据罗列。大部分还停留在使用MiniTab软件，或应用Excel 表格中的一些简单SPC统计功能。只能进行事后分析和处理，数据处理滞后且效率较低，不能达到实时监控。本文基于数据挖掘(data mining) SPC项目应用，利用数据挖掘理论识别卷烟生产关键工序，从大量数据中获取有效的、稳定模式的生产过程数据，对其进行分析建模。进行软件开发，采用面向多对象的思想，将制丝生产中所有质量特征经过检测仪器实时检测后，转换为计算机能识别连续型的随机变量数值，进一步更好的应用实时数据指导生产。首先，介绍了我国烟草行业的概况和研究背景，论述了国内外相关技术的发展状况和研究状况，阐述了本课题的研究内容和意义并探讨了SPC及数据挖掘的原理及发展。其次，进行了数据挖掘SPC质量控制系统设计。主要内容包括青岛卷烟厂企业信息化现状，确定实施SPC背景，及实施项目的软硬件基础。再次，进行了数据挖掘SPC系统在关键工序中的应用。根据业务相关需求设计了可行的数据挖掘的功能模型及算法、系统架构及其实现，包括具体的功能的实现，主要是在混丝加香段 一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff) 对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮： 数据挖掘实验报告 ——加权K-近邻法 一、 数据源说明 1. 数据理解 数据来自于天猫对顾客的BuyOrNot(买与不买)，BuyDNactDN(消费活跃度)，ActDNTotalDN(活跃度)，BuyBBrand(成交有效度)，BuyHit(活动有效度)这五个变量的统计。 数据分成两类数据，一类作为训练数据集，一类为测试数据集。 2.数据清理 现实世界的数据一般是不完整的、有噪声的和不一致的。数据清理例程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。 a) 缺失值：当数据中存在缺失值是，忽略该元组 b) 噪声数据：本文暂没考虑。 二、 基于变量重要性的加权K-近邻法[1] 由于我们计算K-近邻法默认输入变量在距离测度中有“同等重要”的贡献，但情况并不总是如此。我们知道不同的变量对我们所要预测的变量的作用是不一定一样的，所以找出对输出变量分类预测有意义的重要变量对数据预测具有重要作用。同时也可以减少那些对输出变量分类预测无意义的输入变量，减少模型的变量。为此，采用基于变量重要性的K-近邻法，计算加权距离，给重要的变量赋予较高的权重，不重要的变量赋予较低的权重是必要的。 （1）算法思路： 我们引进1w 为第i 个输入变量的权重，是输入变量重要性（也称特征重要性），FI 函数，定义为：∑== p j i FI FI 1 ) i ()((i)w 。其中(i)FI 为第i 个输入变量的特征重要性， ∑=<1,1w )((i)i w 这里，(i)FI 依第i 个输入变量对预测误差的影响定义。设输入 变量集合包含p 个变量：p x x x x ,...,,,321。剔除第i 个变量后计算输入变量 宁夏区分行资金体内循环及承接率数据挖掘与分析报告 宁夏区分行新一代项目组 朱子奕 2014/12/2 我行应总行指示，自2014年中旬知晓了资金体内循环和资金承接率两个专项数据的重要性后，就从数据挖掘及分析方面，展开了对这两项数据指标的提取、整理、研究处理工作。现就相关分析成果向大家做汇报： 一、在总行未开始全面通报这两项数据时，我行便开始自发的数据处理工作，借助科技部门的力量，从ODSB数据库中提取数据，针对体内循环及承接率，首先从两个路径提取了数据，以ODSB中“汇划/非汇划”为标志，区分了两类数据。并分别对数据进行了大量的处理工作。在这里再跟大家啰嗦一下两个指标的含义，体内循环率指我行对公户转到其他我行对公户的资金量或笔数占我行对公户转出到所有金融机构对公户款项的占比，承接率指我行对公户接收其他我行对公户的资金量或笔数占我行对公户接收所有金融机构对公户的款项的占比。 1、行内→行内 在刚提取出这类数据时，我们发现相对于行内→行外，这类数据的数据量大的有点异常，如果直接以此为基础，那么算出的体内循环率会远远超过总行平均水平和其他先进分行的水平，所以一度让我们对取数的路径和操作步骤产生了怀疑。但我们与资金结算部的账务交易专家进行了讨论、又对几十万条的转账信息做了梳理后发现，在所有行内→行内的交易数据中，有很大一部分数据其实属于非常规类客户交易，应该在做这类数据处理时进行剔除，比如下面这几种： ①现金管理系统运行所产生的资金归集与资金划拨； ②回单柜使用费、短信使用费、汇划费等我行业务管理费； ③同名客户之间划拨的多发自身交易； ④贷款回收本息，及其他通过内部账户发生的交易； 当对这4类数据进行了剔除后，整个样本数量集便呈现出一个正常的数量，OK， 数据挖掘技术期末报告 理学院 姓名： 学号： 联系电话： 专业班级： 评分：优□|良□|中□|及格□|不及格□ 一、实验目的 基于从UCI公开数据库中下载的数据，使用数据挖掘中的分类算法，用Weka 平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。二、实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自从UCI公开数据库中下载，主要使用其中的Breast Cancer Wisc-onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程 主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档 1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理 2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 FP-Growth算法实验报告 一、算法介绍 数据挖掘是从数据库中提取隐含的、未知的和潜在的有用信息的过程,是数据库及相关领域研究中的一个极其重要而又具有广阔应用前景的新领域. 目前,对数据挖掘的研究主要集中在分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式发现、异常和趋势发现等方面,其中关联规则挖掘在商业等领域中的成功应用使它成为数据挖掘中最重要、最活跃和最成熟的研究方向. 现有的大多数算法均是以Apriori 先验算法为基础的,产生关联规则时需要生成大量的候选项目集. 为了避免生成候选项目集,Han等提出了基于FP 树频繁增长模式（Frequent-Pattern Growth，FP-Growth）算法。 FP 树的构造过程可描述为: 首先创建树的根结点, 用“null”标记. 扫描交易数据集DB ,每个事务中的项目按照支持度递减排序,并对每个事务创建一个分枝. 一般地,当为一个事务考虑增加分枝时,沿共同前缀上的每个结点的计数值增加1 ,为跟随在前缀之后的项目创建结点并链接. 为方便树的遍历,创建一个频繁项目列表,使得每个项目通过一个结点头指针指向它在树中的位置. FP 树挖掘过程可描述为:由长度为1 的频繁项目开始,构造它的条件项目基和条件FP树,并递归地在该树上进行挖掘. 项目增长通过后缀项目与条件FP 树产生的频繁项目连接实现. FP-Growth 算法将发现大频繁项目集的问题转换成递归地发现一些小频繁项目,然后连接后缀.它使用最不频繁的项目后缀,提供了好的选择性。 算法：FP-Growth。使用FP树，通过模式增长挖掘频繁模式。 输入： ?D：事物数据库 ?min_sup：最小支持度阈值 输出：频繁模式的完全集。 方法： 1.按一下步骤构造FP树： （a）扫描数据库D一次。手机频繁项的集合F和它们的支持度计数。对F按支持度计数降序排序，结果为频繁项列表L。 （b）创建FP树的根节点，以“null”标记它。对于D中每个事物Trans，执行：选择Trans中的频繁项，并按L中的次序排序。设Trans排序后的频繁项列表为[p|P]，其中p是第一个元素，而P是剩下的元素列表。调用insert_tree([p|P],T)。该过程执行情况如下。如果T有子女N使得N.item-name=p.item-name，则N的计数增加1；否则，创建一个新节点N，将其计数设置为1，链接到它的父节点T，并且通过节点链结构将其链接到具有相同item-name的结点。如果P非空，则递归地调用insert_tree(P,N)。 2.FP树的挖掘通过调用FP-growth（FP_tree,null）实现。该过程实现如下。 Procedure FP_growth(Tree,α) （1）if Tree包含单个路径P then （2）for路径P中结点的每个组合（记作β） 创新项目总结报告范文 创新项目总结报告范文 拾光APP是我的一个互联网创业项目，针对的群体主要是大学生和中学生，解决了他们学习的时候忍不住玩手机的问题。目前产品获得种子轮融资，在20+安卓市场上线，下载量超过60,000，微信关注量6,000+，微博关注量4,000+;产品曾获360应用圈、小米市场、vivo市场好评推荐;获全国大学生互联网+创新创业大赛省赛金奖等多项大奖。它的市场有上亿的用户，盈利空间也上亿;它的竞品有我要当学霸(上千万的下载量)、forest(百万下载量)，但拾光有自己的独特优势;它的用户主要是大学生和中学生，他们有戒除手机上瘾，提高学习效率的需求，拾光能够帮助他们解决这个痛点。 产品分为倒计时设置、分时段设置、锁屏、挑战模块等功能。前三者解决了用户一次性、多次分时段时间管理的功能。挑战模块用于激励用户。 项目进行过程中遇到过很多困惑，包括技术难题、团队人员流失问题等。其中，面对团队人员流失，我们的解决方案是:使用各种途径去找技术人员，包括 1.校园高薪请人(找到了大神); 2.其他工作室挖人(最好的方法，找到了鱿鱼和王k); 3.社招(培训机构如刘k;已工作的人，如摩托罗拉Panda，失败); 4.甚至想过外包(但最终放弃，因为创业团队的技术还是得掌握在自己手中); 我的个人收获: 1.专业实践:全面学习和实践了一个互联网产品的从0到1，学会了做产品和运营; 2.管理能力:学习如何带团队，也收获了一群朋友; 拾光分析.jpg 一、产品定位 这是一款时间管理类APP(工具型)。 二、目标用户 目标用户:大学生(尤其是考研党)、初高中生(尤其是高三生，尤其是二级中学学生)、需要高效率时间管理的上班族。 用户画像:20岁的大三学生小王是个考研党，但是复习一直没法进入状态。上课时控制不住玩手机，听不进课;到图书馆自习，一掏出手机，就玩了一上午，什么也没做。他感到非常浪费时间，学习效率极低，但是没有办法控制自己对手机的依赖。 三、使用场景 学习的时候，期末复习的时候，考研复习的时候，高三数据挖掘报告书
基于数据挖掘的统计过程控制项目研究.doc
大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料
数据挖掘实验报告
宁夏分行：资金体内循环及承接率-数据挖掘与分析报告
数据挖掘期末实验报告
数据挖掘实验报告1
数据挖掘实验报告一
数据挖掘 FP-Growth算法实验报告
创新项目总结报告范文
相关主题
文本预览