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数据挖掘实验手册本次实践分别用两个数据集来进一步学习如何在KNIME中对两个数据集进行分类，聚类和频繁模式挖掘算法的实践。
两个数据集均来自Kaggle网站的UCI Machine Learning。
一、蘑菇数据集蘑菇数据集来自于Mushroom Classification | Kaggle，该数据集总数据量为8124条，涉及特征包括菌盖形状、菌盖表面、气味等等22个字段，目标是对蘑菇是否有毒进行二分类，即有毒、无毒。
所有的特征都是离散分类特征，在Kaggle 上可以看到各特征的具体含义和属性取值。
本次实践使用的软件是KNIME Analytics Platform，其主界面如下：在本次实践过程主要涉及两个区域：工作区和节点选项板。
工作区放置操作节点和数据流，节点选项板则提供了不同功能的节点。
首先介绍两个基本概念：节点和数据流。
KNIME Analytics Platform进行的数据挖掘重点关注通过一系列节点运行数据的过程，我们将这一过程称为工作流。
也可以说KNIME Analytics Platform是以工作流这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。
通常，KNIME Analytics Platform将数据以一条条记录的形式读入，然后通过对数据进行一系列操作，最后将其发送至某个地方（可以是模型，或某种格式的数据输出）。
使用KNIME Analytics Platform处理数据的三个步骤：1.将数据读入KNIME Analytics Platform。
2.通过一系列操纵运行数据。
3.将数据发送到目标位置。
在KNIME Analytics Platform中，可以通过打开新的工作流来一次处理多个数据流。
会话期间，可以在KNIME Analytics Platform窗口右上角的流管理器中管理打开的多个数据流。
接下来我们开始对数据集进行操作：第一步创建流在左上角菜单栏选择“文件”→“新建流”，创建一个新的数据流。
分类问题和回归问题分类问题问题1：什么是分类问题？分类问题是指将输入数据划分到不同的类别中的问题。
在机器学习中，分类是一种监督学习方法，通过训练模型来预测分类标签。
分类问题可以是二分类问题（将数据分为两个类别）或多分类问题（将数据分为多个类别）。
问题2：如何评估分类问题？在分类问题中，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。
准确率是指模型正确预测的样本占总样本的比例；精确率是指预测为正例的样本中，实际为正例的比例；召回率是指实际为正例的样本中，被模型预测为正例的比例；F1分数是精确率和召回率的调和平均值。
问题3：常用的分类算法有哪些？常用的分类算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法等。
决策树通过构建树形结构进行分类预测；逻辑回归可以用于二分类问题，通过拟合一个逻辑斯蒂函数来建立分类模型；支持向量机通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类；朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类；K近邻算法通过计算样本之间的距离来进行分类。
回归问题问题1：什么是回归问题？回归问题是指通过给定输入数据，预测一个连续值的问题。
在机器学习中，回归是一种监督学习方法，通过训练模型来预测输出变量的连续值。
回归问题可以是一元回归（只有一个输入变量）或多元回归（有多个输入变量）。
问题2：如何评估回归问题？在回归问题中，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
均方误差是预测值和真实值之间差值的平方的均值；均方根误差是均方误差的平方根；平均绝对误差是预测值和真实值之间差值的绝对值的均值。
问题3：常用的回归算法有哪些？常用的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等。
线性回归通过拟合一个线性方程来进行预测；多项式回归通过拟合一个多项式方程来进行预测；支持向量回归通过寻找一个最优超平面来进行预测；决策树回归通过构建树形结构进行预测；随机森林回归通过多棵决策树进行预测。
回归树原理
回归树是一种基于树结构的预测模型。
它们适用于连续型数值型数据
的建模和预测，如房屋价格、股票价格等。
回归树的原理基于以下几个步骤：
1.数据划分：将数据划分为多个子节点，使得每个节点中的数据具有
相似的特征。
数据划分的过程需要选择一个特征，并设置一个分割点，将
数据集分成两个部分，这个过程需要寻找到最佳的分割点，使得节点分裂
后的误差最小。
2.节点生成：在分割后的叶子节点上，我们拟合一个线性回归方程，
用于预测该节点内所有数据的目标变量值。
3.预测：当新数据进来时，它会从树的根节点开始遍历，根据特征值
和分割点来走向对应的子节点，最终预测出该数据的目标变量值。
4.剪枝：为了避免过度拟合，我们需要对树进行剪枝操作，通过最小
化误差来确定需要剪枝的子树。
回归树的优点是易于理解和解释，同时它也能够处理非常大的数据集。
缺点是它容易陷入过度拟合，尤其是在树深度较大时。
这时候我们需要采
取一些剪枝等方法来避免过度拟合。
分类问题和回归问题分类问题和回归问题是机器学习中两类常见的问题类型。
分类问题是指根据给定的特征将数据分为不同的类别，而回归问题是指根据给定的特征预测数值型的输出。
本文将从定义、应用领域、解决方法等方面介绍分类问题和回归问题的基本概念和特点。
一、分类问题分类问题是机器学习中最常见的问题之一。
它的目标是根据给定的特征将数据分为不同的类别。
分类问题的应用非常广泛，例如垃圾邮件过滤、图像识别、医学诊断等。
分类问题的输出是离散的，通常是一个固定的类别标签。
在解决分类问题时，我们可以使用多种算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法通过学习训练数据集中的模式和规律，从而对新的数据进行分类。
其中，决策树算法通过构建一棵树状结构来进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，通过不断划分数据集来达到分类的目的。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
二、回归问题回归问题是机器学习中另一类常见的问题类型。
它的目标是根据给定的特征预测数值型的输出。
回归问题的应用也非常广泛，例如股票价格预测、房价预测、销量预测等。
回归问题的输出是连续的，通常是一个实数值。
解决回归问题的方法也有很多，常见的有线性回归、决策树回归、神经网络等。
线性回归是一种最简单的回归方法，通过拟合一个线性函数来建立特征和输出之间的关系。
决策树回归与分类问题中的决策树类似，不同之处在于叶节点存储的是输出值而不是类别标签。
神经网络是一种复杂的回归方法，通过多层神经元的连接和激活函数的非线性变换来建立输入和输出之间的映射关系。
分类问题和回归问题在目标和输出上存在较大的差异。
分类问题的目标是将数据分为不同的类别，输出是离散的类别标签；而回归问题的目标是预测数值型的输出，输出是连续的实数值。
另外，分类问题和回归问题在解决方法上也有所区别，分类问题常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；而回归问题常用的方法包括线性回归、决策树回归、神经网络等。
第一章测试1.人类一直在利用计算工具帮助自己思考。
最原始的计算工具可以追溯到（）。
A:小鹅卵石B:算盘C:计算机D:计算器答案:A2.一般认为，地处因格兰威尔特郡索尔兹伯里平原上的史前时代文化神庙遗址——巨石阵是古人用于的设施（）。
A:装饰大自然B:军事防御C:科学计算D:预测天文事件答案:D3.1900年，人们在希腊安提基特拉岛附近的罗马船只残骸上找到的机械残片被认为是（）。
A:天体观测仪的残片B:帆船的零部件C:海洋生物的化石D:外星人留下的物件答案:A4.据说在13世纪左右，想学加法和减法上德国的学校就足够了，但如果还想学乘法和除法，就必须去意大利才行。
这是因为当时（）。
A:意大利文化水平比德国高B:意大利人更聪明C:德国没有大学D:所有的数字都是用罗马数字写成的，使计算变得很复杂答案:D5.1821年，英国数学家兼发明家查尔斯•巴贝奇开始了第数学机器的研究，他研制的第一台数学机器叫（）。
A:分析机B:计算器C:差分机D:计算机答案:C6.1842年，巴贝奇请求艾达帮他将一篇与机器相关的法文文章翻译成英文。
艾达在翻译注释中阐述了关于一套机器编程系统的构想。
由此，艾达被后人誉为第一位（）。
A:数据科学家B:机械工程师C:计算机程序员D:法文翻译家答案:C7.用来表示机器的robot一词源于（）。
A:1920年卡雷尔•恰佩克的一出舞台剧B:1968年冯•诺依曼的移步手稿C:1934年卡斯特罗的一次演讲D:1946年图灵的一篇论文答案:A8.最初，computer一词指的是（）。
A:进行计算的人B:计算桌C:计算的机器D:计算机答案:A9.世界上第一台通用电子数字计算机是（）。
A:AdaB:ColossusC:ENIACD:SSEM答案:C10.计算机科学家常常会谈及建立某个过程或物体的模型，“模型”指的是（）。
A:拿卡纸和软木制作的复制品B:机械制造业中的模具C:类似航模的手工艺品D:能够表达事件运作的方式或规律的方程式答案:D第二章测试1.作为计算机科学分支的人工智能的英文缩写是（）。
《管理定量分析与软件应用》实验教学指导书刘远编著浙江师范大学文科综合实验教学中心目录《管理定量分析与软件应用》课程实验教学大纲 (1)实验一中英文科技论文检索 (4)实验二线性回归分析的SPSS操作 (9)实验三层次分析法的软件实现 (15)实验四运输问题的软件实现 (20)实验五风险决策的Excel实现 (25)实验六ABC分类法的Excel实现 (29)实验七使用WinQSB解决存储论问题 (33)实验八库存管理的Excel实现 (38)《管理定量分析与软件应用》课程实验教学大纲课程类别：管理类课程编号：0110100009 总课时：34 总学分：2课程负责人：刘远任课教师：刘远一、课程简介、目的与任务《管理定量分析与软件应用》为经济与管理学院工商管理专业的专业核心必修课程。
本课程侧重于企业管理领域内的定量分析方法的原理研究和实践运用。
在对主要数学理论和应用技术综合整理的基础上，结合企业管理的实际需求，对定量分析方法的各种应用思路和应用案例进行讲述和讨论，使学生提高已掌握的各种定量分析方法的综合应用能力，了解前沿的定量分析方法（包括多元线性回归、线性规划、不确定性决策、层次分析法、运输问题等）的基本原理和实施手段，掌握定量分析技术的学习方法。
二、课程的地位和作用课程的授课对象为工商管理专业大三的学生，主要教授一些常用的管理定量分析方法，辅以计算机软件进行求解。
一方面，本课程对学生之前学习的数学类课程（如微积分、统计学、线性代数）和计算机类课程（如Office、C语言等）是一种传承和延伸；另一方面，本课程也为学生们一年后的本科毕业论文写作提供强有力的理论支持。
本门课程的上机实验主要依托于学院文科综合实验室资源，结合课程中关键问题开设上机实验课，使学生们能够熟练地利用计算机软件（如Excel、SPSS、Win QSB、Lingo等）对相应的管理问题进行仿真求解，提高学生软件操作能力，增强学生对管理定量方法的兴趣。
CART（Classification and Regression Trees）回归树算法是一种常用的决策树学习方法，可以用于分类和回归问题。
以下是一个简单的CART回归树算法的例子：假设我们有一个数据集，包含两个特征（身高和体重）和一个目标变量（年龄）。
我们的任务是根据给定的身高和体重来预测一个人的年龄。
1. 特征选择：CART算法首先选择一个最优特征进行切分。
在本例中，我们可以选择身高作为最优特征。
2. 切分点选择：对于选择的身高特征，我们需要选择一个最优切分点来划分数据集。
假设最优切分点是1.7米。
3. 划分数据集：根据选择的切分点，我们将数据集划分为两部分：身高小于等于1.7米的数据集和身高大于1.7米的数据集。
4. 递归构建子树：对于每个划分的数据集，我们重复步骤1-3，直到满足停止条件（例如，所有样本都属于同一类别或达到预定的树深度）。
5. 输出决策树：最终得到的决策树就是我们的回归模型。
对于给定的身高和体重，我们可以根据决策树来预测年龄。
下面是一个简单的CART回归树的Python代码示例：```pythonfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import make_regressionimport numpy as np# 生成模拟数据X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1)# 划分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建CART回归树模型model = DecisionTreeRegressor(criterion='gini')model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集年龄y_pred = model.predict(X_test)# 输出预测结果和真实值print("Predictions:", y_pred)print("Real values:", y_test)```这个例子中，我们使用了scikit-learn库中的DecisionTreeRegressor类来构建CART回归树模型。
数据挖掘之随机森林算法实验报告太原师范学院实验报告Experimentation Report of Taiyuan Normal University系部计算机系年级⼤三课程⼤数据分析姓名XXX 同组者⽇期项⽬数据挖掘之随机森林算法⼀、实验⽬的1.了解随机森林。
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的⼀种算法，它的基本单元是决策树，⽽它的本质属于机器学习的⼀⼤分⽀——集成学习（Ensemble Learning）⽅法。
2.掌握随机森林的相关知识，信息、熵、信息增益等的概念。
3.掌握随机森林中数据分析的⼏种基本⽅法，决策树算法，CART算法等。
4.了解集成学习的定义和发展。
5.掌握随机森林的⽣成规则，随机森林的⽣成⽅法，随机森林的特点等相关知识。
⼆、实验内容1.结合⽼师上课所讲内容及课本知识，通过查找相关资料，学习与决策树，随机森林相关的知识。
2.查找相关例题，深⼊理解随机森林的各种算法。
3.找⼀个数据集，利⽤随机森林的相关算法训练随机森林，对样本进⾏判段并计算其判断的准确度。
三、实验仪器及平台计算机⼀台MATLAB 2018a四、实验原理1.随机森林的基本概念：通过集成学习的思想将多棵树集成的⼀种算法，它的基本单元是决策树，⽽它的本质属于机器学习的⼀⼤分⽀——集成学习（Ensemble Learning）⽅法。
随机森林的名称中有两个关键词，⼀个是“随机”，⼀个就是“森林”。
“森林”我们很好理解，⼀棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的⽐喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。
2.决策树2.1信息、熵、信息增益这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利⽤特征来分类时，确定特征选取顺序的依据。
2.2决策树算法决策树算法是⼀种逼近离散函数值的⽅法。
它是⼀种典型的分类⽅法，⾸先对数据进⾏处理，利⽤归纳算法⽣成可读的规则和决策树，然后使⽤决策对新数据进⾏分析。
本质上决策树是通过⼀系列规则对数据进⾏分类的过程。
机器学习算法分类是否在⼈类监督下进⾏训练（监督，⽆监督和强化学习）在机器学习中，⽆监督学习就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在⼀起归位⼀类；⽽监督型学习就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输⼊有输出。
所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。
回归和分类的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。
分类KNN向量机SVC朴素贝叶斯决策树DecisionTreeClassifier随机森林RandomForestClassifier逻辑回归--》softmax回归回归线性回归--》岭回归 lasso回归向量机SVR决策树DecisionTreeRegressor随机森林回归RandomForestClassifier⼀. K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）（分类）K-近邻是⼀种分类算法，其思路是：如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。
⼆．⽀持向量机SVM（可分类，可回归）在 SVM 中，选择⼀个超平⾯，它能最好地将输⼊变量空间划分为不同的类，要么是 0，要么是 1。
在 2 维情况下，可以将它看做⼀根线。
三．朴素贝叶斯（Naive Bayesian）（分类）计算参考：四. 线性回归算法 Linear Regression（回归）线性回归就是根据已知数据集求⼀线性函数，使其尽可能拟合数据，让损失函数最⼩，常⽤的线性回归最优法有最⼩⼆乘法和梯度下降法。
线性回归⼜分为两种类型，即简单线性回归（simple linear regression)，只有 1 个⾃变量；多变量回归（multiple regression)，⾄少两组以上⾃变量。
岭回归（也称为 Tikhonov 正则化）是线性回归的正则化版：在损失函数上直接加上⼀个正则项。
决策树实验内容决策树（Decision Tree）是一种常用的用来进行分类和回归分析的机器学习方法。
本实验的目标是学习决策树的基本原理、构建决策树模型以及评估决策树模型的性能。
1.决策树的基本原理决策树可以看作由节点和边组成的树状结构。
每个节点代表一个特征属性，而边则代表该属性的取值。
通过根据各个特征属性的取值不同，将数据分割成不同的子集，最终得到一个树的结构，其中的每个叶子节点代表一个分类或回归的结果。
2.构建决策树模型构建决策树模型的过程可以分为三个步骤：a.特征选择：在每个非叶子节点上选择一个最优的特征属性进行划分。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
b.决策树生成：根据选择的特征进行决策树的生成，直到满足终止条件。
终止条件可以是所有的样本都属于同一类别，或者样本中没有特征属性可用于划分。
c.决策树剪枝：为了防止过拟合，需要对生成的决策树进行剪枝操作。
剪枝的目标是在保持预测准确率的前提下，尽可能简化决策树结构。
3.决策树模型的性能评估决策树模型的性能评估可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
其中，准确率表示模型对样本的正确分类率，精确率表示正样本预测的准确率，召回率表示正确预测正样本的能力，F1值综合了精确率和召回率。
4.实验步骤为了进行决策树实验，我们可以按照以下步骤进行：a.数据准备：选择一个适合的数据集，可以是分类问题或回归问题。
对于分类问题，可以选择一些已经处理过的公开数据集，如鸢尾花数据集；对于回归问题，可以选择一些连续值的数据集，如波士顿房价数据集。
b.特征选择：根据数据集的特点，选择适合的特征选择方法，如信息增益法。
c.构建决策树模型：根据选择的特征选择方法，使用数据集进行决策树的生成。
d.决策树剪枝：对生成的决策树进行剪枝操作，可以使用预留法或交叉验证法来确定剪枝的效果。
e.模型评估：使用测试集对构建的决策树模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
