数据挖掘实验报告

数据分析与挖掘实验报告一、实验背景在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织决策的重要依据。

通过对大量数据的分析与挖掘，能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。

本次实验旨在通过实际操作，深入了解数据分析与挖掘的流程和方法，并探索其在实际应用中的价值。

二、实验目的1、熟悉数据分析与挖掘的基本流程和常用技术。

2、掌握数据预处理、特征工程、模型建立与评估等关键环节。

3、运用数据分析与挖掘方法解决实际问题，提高数据分析能力和解决问题的能力。

三、实验环境1、操作系统：Windows 102、编程语言：Python 383、数据分析库：Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikitlearn 等四、实验数据本次实验使用了一份来自某电商平台的销售数据，包含了商品信息、用户信息、销售时间、销售金额等字段。

数据规模约为 10 万条记录。

五、实验步骤1、数据导入与预处理使用 Pandas 库读取数据文件，并对数据进行初步的查看和分析。

处理缺失值：对于包含缺失值的字段，根据数据特点采用了不同的处理方法。

例如，对于数值型字段，使用均值进行填充；对于分类型字段，使用众数进行填充。

数据清洗：去除重复记录和异常值，确保数据的准确性和可靠性。

2、特征工程特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，例如计算用户的购买频率、平均购买金额等。

特征编码：对分类型特征进行编码，将其转换为数值型特征，以便模型处理。

例如，使用 OneHot 编码将商品类别转换为数值向量。

3、模型建立与训练选择合适的模型：根据问题的特点和数据的分布，选择了线性回归、决策树和随机森林三种模型进行实验。

划分训练集和测试集：将数据按照一定比例划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

模型训练：使用训练集对模型进行训练，并调整模型的参数，以提高模型的性能。

4、模型评估与比较使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等指标。

weka实验报告
Weka实验报告
Weka是一款流行的数据挖掘工具，它提供了丰富的机器学习算法和数据预处
理工具，使得数据分析和模型建立变得更加简单和高效。

在本次实验中，我们
将使用Weka工具进行数据分析和模型建立，以探索其在实际应用中的效果和
性能。

实验数据集选取了UCI机器学习库中的经典数据集“鸢尾花数据集”，该数据集
包含了150个样本，每个样本包括了4个特征和一个类别标签。

我们首先使用Weka进行数据预处理，包括缺失值处理、特征选择和数据变换等步骤，以保
证数据的质量和可用性。

接着，我们选择了几种常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机和K近
邻等，使用Weka进行模型建立和性能评估。

通过交叉验证和ROC曲线等方法，我们评估了不同算法在该数据集上的分类性能，并比较它们的准确度、召回率
和F1值等指标，以找出最适合该数据集的模型。

实验结果显示，Weka工具在数据预处理和模型建立方面表现出色，能够快速
高效地完成数据分析任务。

在鸢尾花数据集上，我们发现决策树算法和支持向
量机算法表现较好，能够达到较高的分类准确度和稳定性，而K近邻算法的性
能相对较差。

总的来说，Weka作为一款优秀的数据挖掘工具，具有丰富的功能和易用的界面，能够帮助用户快速建立和评估机器学习模型。

通过本次实验，我们对
Weka的性能和效果有了更深入的了解，相信它将在未来的数据分析工作中发
挥重要作用。

二手车价格预测数据挖掘实验报告
本次实验旨在通过对二手车市场历史交易数据的挖掘和分析，预测未来二手车的价格变化趋势。

首先，我们采集了包括二手车品牌、车型、年份、里程数、车况、交易地点等信息在内的大量数据，针对数据的特点和实验目标，我们使用了以下数据挖掘技术：
1. 数据清洗：
在对数据进行清洗的过程中，我们去除了缺失数据、重复数据和异常数据，同时对不合理的数据进行了调整。

2. 特征选择：
针对我们的目标，我们选择了对汽车价格等影响显著的特征，包括车型、年份、里程数、车况以及交易地点等。

3. 特征降维：
对于维度较高的数据集，使用主成分分析等方法将其降为更少的维度，提高模型训练的效率和可靠性。

4. 数据建模：
我们采用多元线性回归模型进行训练，并利用交叉验证等方法进行了模型的评估和调整。

最终得到的模型可以对二手车价格进行预测，并且具有一定的可靠性和准确性。

通过实验，我们发现二手车价格受到车型、年份、里程数、车况和地区因素的影响较大，其中车型和地区因素对价格影响较为显著。

我们还对模型进行了实际应用测试，结果表明该模型预测的二手车价格与实际价格的偏差较小，能够较好地反映市场价格趋势。

总之，本次实验对二手车市场的数据挖掘研究具有一定的实际意义和应用价值，未来可以进一步完善模型和数据来源，提高预测准确性和可靠性。

数据挖掘之随机森林算法实验报告太原师范学院实实验报告告ExperimentationReportofTaiyuanNormalUniversity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（EnsembleLearning）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。

告内容一、实验目的四、实验方法二、实验原理五、实验记录及数据处理三、实验仪器及材料六、误差分析及讨论学习与决策树，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MATLAB2022a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（EnsembleLearning）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。

实验三 聚类分析一、实验目的1. 了解典型聚类算法2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。

聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。

聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。

在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。

在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。

2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。

具体步骤如下：(1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心；(2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇；(3)再要求形成的簇的质心。

这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。

设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 21||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离）3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。

具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。

中科大数据挖掘实验报告姓名樊涛声班级软设一班学号SA15226248实验一K邻近算法实验一实验内容使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。

海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象，约会网站会推荐不同的人选。

她将曾经交往过的的人总结为三种类型：（1）不喜欢的人（2）魅力一般的人（3）极具魅力的人尽管发现了这些规律，但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类。

使用KNN算法，更好的帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。

二实验要求（1）独立完成kNN实验，基本实现可预测的效果（2）实验报告（3）开放性：可以自己增加数据或修改算法，实现更好的分类效果三实验步骤（1）数据源说明实验给出的数据源为datingTestSet.txt，共有4列，每一列的属性分别为：①percentage of time spenting playing vedio games；②frequent flied miles earned per year；③liters of ice cream consumed per year；④your attitude towars this people。

通过分析数据源中的数据，得到规律，从而判断一个人的前三项属性来得出划分海伦对他的态度。

（2）KNN算法原理对未知属性的某数据集中的每个点一次执行以下操作①计算已知类别数据集中的每一个点和当前点的距离②按照距离递增依次排序③选取与当前点距离最小的k个点④确定k个点所在类别的出现频率⑤返回k个点出现频率最高的点作为当前点的分类（3）KNN算法实现①利用python实现构造分类器首先计算欧式距离然后选取距离最小的K个点代码如下：def classify(inMat,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#KNN的算法核心就是欧式距离的计算，一下三行是计算待分类的点和训练集中的任一点的欧式距离diffMat=tile(inMat,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2distance=sqDiffMat.sum(axis=1)**0.5#接下来是一些统计工作sortedDistIndicies=distance.argsort()classCount={}for i in range(k):labelName=labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[labelName]=classCount.get(labelName,0)+1;sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]②解析数据输入文件名，将文件中的数据转化为样本矩阵，方便处理代码如下：def file2Mat(testFileName,parammterNumber):fr=open(testFileName)lines=fr.readlines()lineNums=len(lines)resultMat=zeros((lineNums,parammterNumber))classLabelVector=[]for i in range(lineNums):line=lines[i].strip()itemMat=line.split('\t')resultMat[i,:]=itemMat[0:parammterNumber]classLabelVector.append(itemMat[-1])fr.close()return resultMat,classLabelVector;返回值为前三列属性被写入到resultMat二维数组中，第四列属性作为标签写入到classLableVector中③归一化数据不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，使各指标处于同一数量级。

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：1选择Trans中的频繁项，并按L中的次序排序。

商业数据挖掘实习报告 在当今数字化的商业环境中，数据挖掘已成为企业获取竞争优势、优化决策和提升业务绩效的关键手段。为了更深入地了解和掌握这一领域的实践应用，我有幸在_____公司进行了为期_____的商业数据挖掘实习。通过这次实习，我不仅获得了宝贵的实践经验，还对商业数据挖掘有了更全面、更深入的认识。

一、实习单位及工作内容 我实习的_____公司是一家在行业内具有一定影响力的企业，主要从事_____业务。在实习期间，我所在的部门是数据挖掘与分析团队，主要负责运用数据挖掘技术为公司的业务决策提供支持。

我的工作内容主要包括以下几个方面： 1、 数据收集与整理 协助团队从公司内部的各个业务系统以及外部数据源收集相关数据，并对这些数据进行清洗、预处理和整合，以确保数据的质量和可用性。

2、 数据分析与建模 运用统计学和机器学习的方法，对整理好的数据进行分析，挖掘其中的潜在规律和模式。例如，通过建立回归模型预测销售趋势，运用聚类分析对客户进行细分等。

3、 模型评估与优化 对建立的模型进行评估，使用各种评估指标如准确率、召回率、F1 值等来衡量模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化和改进。

4、 结果可视化与报告 将数据分析和挖掘的结果以直观易懂的图表和报告形式呈现给业务部门，为他们的决策提供依据和建议。

二、数据挖掘技术与工具的应用 在实习过程中，我接触和使用了多种数据挖掘技术和工具，以下是一些主要的应用：

1、 Python 编程语言 Python 是数据挖掘领域中广泛使用的编程语言，其丰富的库如 NumPy、Pandas、Scikitlearn 等为数据处理、分析和建模提供了强大的支持。

2、 SQL 数据库操作 熟练掌握 SQL 语言，用于从公司的数据库中提取、查询和处理数据。

3、 数据可视化工具 如 Tableau、PowerBI 等，将复杂的数据以清晰、直观的图表形式展示出来，帮助更好地理解和分析数据。

weka实验报告一、实验背景在当今数据驱动的时代，数据分析和挖掘技术变得越来越重要。

Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）作为一款功能强大且广泛使用的开源数据挖掘工具，为我们提供了丰富的算法和工具，以帮助我们从大量数据中发现有价值的信息和模式。

本次实验旨在深入探索 Weka 的功能和应用，通过实际操作和分析，加深对数据挖掘技术的理解和掌握。

二、实验目的1、熟悉 Weka 的操作界面和基本功能。

2、运用Weka 中的数据预处理技术对给定数据集进行清洗和转换。

3、选择合适的分类算法对数据集进行建模，并评估模型的性能。

4、分析实验结果，比较不同算法的优劣，总结经验教训。

三、实验环境1、操作系统：Windows 102、 Weka 版本：3853、数据集：鸢尾花数据集（Iris Dataset）四、实验步骤1、数据导入首先，打开 Weka 软件，选择“Explorer”选项。

在“Preprocess”标签页中，点击“Open file”按钮，选择鸢尾花数据集（irisarff）进行导入。

2、数据探索在导入数据后，对数据进行初步的探索和分析。

查看数据集的属性信息、数据分布、缺失值等情况。

通过“Visualize”按钮可以直观地观察数据的分布情况。

3、数据预处理（1）处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，如果有，根据具体情况选择合适的方法进行处理，如删除包含缺失值的行或使用均值、中位数等进行填充。

（2）数据标准化/归一化：为了消除不同属性量纲的影响，对数据进行标准化或归一化处理。

4、分类算法选择与应用（1）决策树算法（J48）选择“Classify”标签页，在“Classifier”中选择“J48”决策树算法。

设置相关参数，如剪枝选项等，然后点击“Start”按钮进行训练和分类。

（2）朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）同样在“Classifier”中选择“NaiveBayes”朴素贝叶斯算法，进行训练和分类。