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实验五关联规则
一．实验目的
1.熟悉SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence
Development Studio基本操作。
2.掌握数据仓库的基本构建方法。
3.进行数据预处理
4.创建决策树挖掘结构。
5.部署项目并处理挖掘模型并学会分析。
二．实验内容
1.数据的预处理
2. 创建Analysis Services 项目
3.创建数据源
4.创建数据源视图
5. 创建关联规则挖掘结构
6．部署项目并处理挖掘模型
7．模型解释
三．实验内容和分析
1.数据的预处理
将每个年级学生的编号用A1…,B1…,C1…表示；将所有实验数据设置成文本格式；
2.装载数据
3.创建Analysis Services 项目和数据源
4.创建数据源视图
5.创建关联规则挖掘结构
6.部署
7.模型解析
在规则选项中，可以发现一些比较有价值的规则，例如根据重要性的大小可知道，住校=2->出生地=2,出生地在城镇的一般都不会住校。
从依赖关系较强的网络中可以看出，从依赖关系网络图中可以看出，性别=2->b6=1;d39=1和父母在家
=1->b1=1;f7=1的置信度最高，说明性别和父母是否在家同住是非常重要的指标，女生从不会对身边的同学又推又挤以及从不会在课堂上搞恶作剧引同学发笑；与父母同住的学生从不会为了使其他人不喜欢某位同学而在那位同学背后散布流言或说他人坏话以及从不会觉得身体不舒服。
因此，父母与孩子同住与否，尤其对于女生，将会
在很大程度上影响其孩子的生活状况！。
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
数据挖掘上机操作题本文档旨在提供一些数据挖掘的上机操作题，帮助学生巩固和应用所学的知识。
以下是一些实用的题目，供参考和练。
题目一：数据预处理请按照以下步骤进行数据预处理：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 处理缺失值：检查并决定如何处理数据中的缺失值。
3. 处理异常值：检查并决定如何处理数据中的异常值。
4. 处理重复数据：检查数据中是否存在重复数据，并决定如何处理。
5. 对数据进行归一化处理：选择合适的归一化方法并应用于数据集。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
题目二：特征选择请根据以下步骤进行特征选择：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 计算特征之间的相关性：使用相关系数或其他方法计算特征之间的相关性，并选择相关系数较低的特征。
3. 使用特征选择算法：选择一个适当的特征选择算法（如卡方检验、信息增益等），并应用于数据集，选择出最重要的特征。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
题目三：数据聚类请按照以下步骤进行数据聚类：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 数据预处理：按照题目一的步骤对数据进行预处理。
3. 选择聚类算法：选择一个适当的聚类算法（如K-means、DBSCAN等）并应用于数据集。
4. 聚类结果分析：分析聚类结果并进行可视化展示。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
题目四：关联规则挖掘请按照以下步骤进行关联规则挖掘：1. 导入数据集并查看各列的属性和内容。
2. 数据预处理：按照题目一的步骤对数据进行预处理。
3. 设置最小支持度和置信度：根据数据集的大小和要求，设置适当的最小支持度和置信度。
4. 运行关联规则挖掘算法：应用Apriori算法或其他适当的算法，挖掘关联规则。
5. 分析并解释关联规则：对挖掘得到的关联规则进行分析和解释。
请根据给定的数据集完成以上步骤，并记录每一步的操作和结果。
数据挖掘决策树课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念，掌握决策树的基本原理与应用场景。
2. 学会运用决策树算法进行数据分析，并能够解释分析结果。
3. 掌握决策树算法的优缺点，了解其在实际应用中的局限性。
技能目标：1. 能够运用决策树算法构建分类模型，对未知数据进行分类预测。
2. 学会使用相关软件工具（如Excel、Python等）实现决策树算法，解决实际问题。
3. 能够运用决策树对数据进行可视化展示，提高数据分析报告的可读性。
情感态度价值观目标：1. 培养学生独立思考、主动探索的学习习惯，激发对数据挖掘领域的兴趣。
2. 增强学生的团队合作意识，提高沟通协调能力，培养良好的团队协作精神。
3. 培养学生具备严谨的科学态度，能够客观、公正地评价决策树算法在实际应用中的效果。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，以实际应用为导向，注重理论与实践相结合。
通过本课程的学习，使学生能够掌握决策树算法的基本原理，具备运用决策树进行数据分析的能力，并在此基础上，形成对数据挖掘领域的兴趣，培养良好的团队协作精神和科学态度。
为实现课程目标，后续教学设计和评估将围绕具体学习成果展开，确保课程目标的达成。
二、教学内容1. 引入数据挖掘基本概念，讲解决策树的基本原理，分析其应用场景。
- 教材章节：第2章 数据挖掘概述，第3章 决策树基本原理。
- 内容列举：数据挖掘定义、任务与过程；决策树结构、分类原理；实际应用案例分析。
2. 详细讲解决策树构建、剪枝方法，以及评估指标。
- 教材章节：第4章 决策树构建与剪枝，第5章 模型评估与选择。
- 内容列举：ID3、C4.5、CART算法；预剪枝、后剪枝方法；准确率、召回率、F1值等评估指标。
3. 实践操作：使用软件工具实现决策树算法，解决实际问题。
- 教材章节：第6章 数据挖掘工具与应用。
- 内容列举：Excel、Python等软件操作；数据预处理、决策树建模、结果分析。
数据挖掘论文决策树决策树是一种基本的数据挖掘算法，它通过对数据集的属性进行递归分割，构建出一棵以属性为节点，以属性值为分叉条件的树状结构，用于进行分类、回归以及其他任务的预测。
决策树算法简单直观，并且在处理大规模数据集时具有良好的可扩展性，因此在数据挖掘研究中被广泛应用。
决策树的构建过程是一个自顶向下的递归过程。
从根节点开始，根据一些属性对数据集进行划分，然后递归地对子数据集进行划分，直到满足其中一种条件为止。
在划分过程中，可以根据不同的分割标准选择最优的属性，以最大程度地提高决策树的预测性能。
常见的分割标准包括信息增益、信息增益率、基尼指数等。
决策树算法的核心是选择最优划分属性。
信息增益是一种常见的划分标准，它根据信息熵的变化来评估属性的选择性。
信息熵是衡量数据集纯度的指标，纯度越高，熵值越低。
信息增益就是指划分前后信息熵的差值。
在构建决策树时，选择信息增益最大的属性进行划分，可以使得决策树的预测性能最优。
决策树算法在实际应用中具有广泛的用途。
例如，在医学领域，决策树可以用于诊断疾病和判断患者的生存率。
在金融领域，决策树可以用于信用评估和风险管理。
在市场营销领域，决策树可以用于客户分群和精准营销。
决策树算法的应用范围非常广泛，并且可以与其他机器学习算法结合使用，提高预测效果。
决策树算法虽然简单直观，但也存在一些问题。
例如，决策树容易过拟合，即在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
过拟合可以通过剪枝技术来解决，即在决策树构建的过程中对树进行裁剪，减少决策树的复杂度和泛化误差。
此外，决策树算法对于连续属性的处理也存在一些困难。
传统的决策树算法只能处理离散属性，无法直接处理连续属性。
为了解决这个问题，可以使用二分法、多分桶等方法将连续属性转换为离散属性，然后再进行划分。
总结起来，决策树是一种简单直观的数据挖掘算法，可以用于分类、回归和其他任务的预测。
它具有良好的可扩展性和广泛的应用范围。
虽然决策树算法存在一些问题，但通过剪枝和处理连续属性的技术，可以提高决策树的预测性能。
数据挖掘的10大算法数据挖掘的10大算法数据挖掘是指通过分析大量数据，并利用各种算法和技术，从中提取有用信息的过程。
在数据挖掘的过程中，有许多经典的算法被广泛应用。
下面介绍了数据挖掘领域中的10大算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树状结构的分类和回归算法。
它通过一系列的规则判断来对数据进行分类或者预测。
决策树算法可解释性强，适用于处理离散型和连续型数据。
2. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习的方法，通过构建多个决策树，取多个决策树的结果进行投票或取平均值得到最终的分类结果。
随机森林算法通过使用随机样本和属性选择，可以有效减少过拟合的风险。
3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设每个特征与其他特征独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法简单易懂，适用于处理文本分类等问题。
4. 支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过构建超平面来对数据进行分类。
它通过将数据映射到高维空间，使得数据集在高维空间中线性可分，从而能够处理非线性问题。
5. K均值聚类算法K均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个不同的簇。
它通过计算数据点与聚类中心的距离来确定数据点的簇归属，不断迭代直到达到收敛条件。
6. 线性回归算法线性回归算法是一种预测算法，用于建立变量间的线性关系模型。
它通过最小化残差平方和来拟合数据，并预测一个或多个连续型变量的数值。
7. 主成分分析算法主成分分析算法是一种降维算法，通过线性变换将数据转换为低维空间。
它通过保持数据的方差最大化来提取最重要的特征。
8. 关联规则算法关联规则算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
它通过计算项集之间的支持度和置信度来确定频繁项集和关联规则。
关联规则算法广泛应用于市场篮子分析和推荐系统等领域。
9. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。
它通过模拟遗传操作，如选择、交叉和变异，从解空间中找到一个近似最优解。
一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。
决策树算法作为一种常用的数据挖掘方法，因其易于理解和实现的特点，在分类和回归任务中具有很高的应用价值。
本实验旨在通过实践操作，深入了解决策树算法的原理、实现过程及其在实际问题中的应用。
二、实验目的1. 理解决策树算法的基本原理和分类方法。
2. 掌握决策树算法的编程实现。
3. 学会使用决策树算法解决实际问题。
4. 分析决策树算法的优缺点和适用场景。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：NumPy、Pandas、Scikit-learn四、实验内容1. 数据准备实验数据采用Iris数据集，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）和1个类别标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。
2. 决策树算法实现（1）基于ID3算法的决策树实现首先，定义计算信息熵、条件熵和信息增益的函数。
然后，根据信息增益选择最优特征进行节点分裂，递归地构建决策树。
```pythondef calculate_entropy(data):# ...def calculate_condition_entropy(data, feature, value):# ...def calculate_information_gain(data, feature, value):# ...def build_tree(data):# ...```（2）基于CART算法的决策树实现首先，定义计算Gini指数的函数。
然后，根据Gini指数选择最优特征进行节点分裂，递归地构建决策树。
```pythondef calculate_gini_index(data):# ...def build_tree_cart(data):# ...```3. 模型评估使用交叉验证方法评估决策树模型的性能。
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。
决策树算法及应用数一决策树算法简介[1][6］[8]决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测.决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型，并且,其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。
因此，在过去的几十年中，决策树算法在机器学习（machine learning）和数据挖掘( data mining）领域一直受到广泛地重视.决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。
树的非叶结点表示对数据属性（at tribute）的测试.每个分枝代表一个测试输出,而每个叶结点代表一个分类。
由根结点到各个叶结点的路径描述可得到各种分类规则。
目前有多种形式的决策树算法。
其中最值得注意的是CART 和ID3/ C4. 5 。
许多其它的算法都是由它们演变而来。
下面介绍决策树算法ID3 （Quinlan ,1979) 在实际中的一例应用.决策树算法ID3 使用信息增益( Information Gain）作为选择属性对节点进行划分的指标。
信息增益表示系统由于分类获得的信息量,该量由系统熵的减少值定量描述。
熵（Entropy) 是一个反映信息量大小的概念。
最终信息增益最高的划分将被作为分裂方案。
决策树和决策规则是实际应用中分类问题的数据挖掘方法。
决策树表示法是应用最广泛的逻辑方法，它通过一组输入-输出样本构建决策树的有指导的学习方法。
对于分类决策树来说，需要先对原始资料来进行分类训练，经由不断的属性分类后，得到预期的分类结果.判定树归纳的基本算法是贪心算法，它采用自上而下、分而治之的递归方式来构造一个决策树。
ID3 算法是一种著名的判定树归纳算法，伪代码如下：Function Generate_decision_tree（训练样本samples，候选属性attributelist）｛创建节点N:if samples 都在同一个类C then返回N 作为叶节点，以类C 标记；if attribute_list 为空then返回N 为叶节点，标记为samples 中最普通类： //多数表决定选择attribute_list 中有最高信息增益的属性test_attribute：标记节点N 为test_attribute；for each test_attribute 中的已知位ai //划分samples由节点N 长出一个条件为test_attribute=ai 的分枝；设Si 是samples 中test attribute=ai 样本的集合； //一个划分If Si 为空then加上一个树叶，标记为samples 中最普通的类；Else 加上一个由Generate_desdecision_tree（Si，attribute_list_test_attribute）返回的节点：}在树的每个节点上使用具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。
数据挖掘中的决策树算法数据挖掘是一种从大数据集中提取信息的技术，其目的是了解数据集中的模式、趋势和规律，以便为业务做出更明智的决策。
决策树算法是其中一种重要的数据挖掘算法，能够帮助我们对数据进行分析和预测。
一、决策树算法简介决策树算法是一种以树形结构展现决策结果的分类器。
它可以被用来处理由分类和回归两种类型组成的问题，因为它可以将输入数据分成类别或数值。
决策树算法适用于高维数据集，也适用于分类问题和回归问题。
在决策树算法中，我们会根据数据的特征对数据进行分类。
通过对分类树的不断划分，最终我们能够得到一个树形结构，每个叶节点代表一种类别。
当新的数据输入时，我们可以将其通过这个分类树，快速判断其所属的类别。
决策树算法的主要优点是容易理解和解释，并且需要的计算量较少。
然而，它也有其局限性，例如容易出现过度拟合（即过于复杂的分类树会难以泛化）和选择非最优的特征等。
二、决策树算法的基本流程决策树算法的基本流程如下：1. 根据数据集的特征选择一个最优的划分点。
2. 根据这个最优的划分点，将数据集分成两个子集。
3. 对每个子集重复执行1和2，直到划分到某个条件时停止。
4. 将每个子集的划分结果标记为该子集的类别。
这里需要解释一下什么是“最优的划分点”。
最优划分点被定义为可以让每个决策树节点的纯度最大化的分割点。
纯度越高，表示在该节点中有更多相似的数据。
三、决策树算法的分类方法决策树算法主要有两种分类方法：1. ID3算法ID3算法是决策树算法中最早的算法之一，它根据信息熵的概念选择特征。
在ID3算法中，我们会针对数据集的每个特征计算信息熵，根据信息熵的大小来选择最优的特征。
信息熵可以理解为代表一个系统混乱程度的指数，当信息熵越低时，说明数据越有条理。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版本，在选择特征时引入了信息增益比的概念。
信息增益比是指将信息增益除以一个归一化项，这个归一化项是针对不同特征计算的。
8.1简述决策树分类的主要步骤答：决策树( Decision Tree )又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。
其中的每个内部结点( internal node )代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点( leaf )代表某个类( class )或者类的分布( class distribution )，最上面的结点是根结点。
决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。
构造决策树是采用自上而下的递归构造方法。
决策树构造的结果是一棵二叉或多叉树，它的输入是一组带有类别标记的训练数据。
二叉树的内部结点(非叶结点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为(a = b) 的逻辑判断，其中a 是属性，b 是该属性的某个属性值;树的边是逻辑判断的分支结果。
多叉树( ID3 )的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。
树的叶结点都是类别标记。
使用决策树进行分类分为两步：第1 步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。
这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。
第 2 步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。
对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类8.6为什么朴素叶贝斯分类称为“朴素”的？简述朴素叶贝斯分类的主要思想。
答：朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。
之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。
朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。
分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。
朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯概率的思想，假设属性之间相互独立，例如A和B，则P （B|A）代表A发生的情况下，B发生的概率。
8.7（b）答：决策树为：(salary = 26K...30K:junior= 31K...35K:junior= 36K...40K:senior= 41K...45K:junior= 46K...50K (department = secretary:junior= sales:senior= systems:Junior= marketing:senior)= 66K...70K:senior)（b）答：（c）答：设元组的各属性之间不独立，其联合概率不能写成份量相乘的形式。
决策树分析在数据挖掘中的作用数据挖掘是一门关注从大数据中提取信息和进行分析的领域，而决策树分析则是数据挖掘中一种重要的技术手段。
本文将探讨决策树分析在数据挖掘中的作用，以及它在实际应用中的价值和优势。
什么是决策树分析决策树是一种树形结构，在数据挖掘中用于模拟人类决策过程。
其核心思想是通过一系列规则和决策节点对数据进行分类或预测，从而生成一个类似树状结构的模型。
决策树的构建过程基于对数据特征的分析和选择，旨在找出最佳的划分点，以便有效地区分不同类别的数据。
决策树在数据挖掘中的作用1. 可解释性强决策树模型具有很强的可解释性，模型生成的决策过程清晰明了，可以直观地展示特征之间的关系和影响，帮助数据分析师和决策者理解模型背后的规律，从而更好地制定决策和采取行动。
2. 适用于各种数据类型决策树能够处理各种类型的数据，包括离散型和连续型数据，也能很好地处理多分类和回归问题。
这种灵活性使得决策树在实际应用中具有广泛的适用性，能够满足不同领域和不同类型数据的分析需求。
3. 易于理解和实现相比其他复杂的机器学习算法，决策树模型的实现和理解都相对简单直观。
不需要过多的数学背景知识，便能够快速上手并进行模型构建和分析。
这使得决策树成为数据挖掘初学者的入门选择，也方便实际应用中快速部署和使用。
4. 鲁棒性强决策树对数据异常值和缺失值有很好的鲁棒性，能够处理一些数据质量较差或不完整的情况。
在现实场景中，数据往往存在一些噪声和不确定性，而决策树能够在一定程度上处理这些问题，提高模型的稳定性和准确性。
决策树在实际应用中的价值决策树在数据挖掘领域有着广泛的应用，例如在金融领域的信用评分、医疗领域的疾病诊断、市场营销领域的客户分类等方面都能发挥重要作用。
通过构建决策树模型，可以更好地理解数据之间的关系，发现隐藏在数据背后的规律，从而为决策和预测提供有力支持。
在金融领域，决策树可以用于评估客户的信用风险，帮助银行和金融机构制定个性化的信贷政策；在医疗领域，决策树可根据患者的症状和病史预测疾病风险，辅助医生进行诊断和治疗决策；在市场营销领域，决策树可以根据客户的行为和偏好进行分群，精准推送个性化营销方案，提升营销效果和客户满意度。
