甘肃政法学院本科生实验报告（2）姓名:学院:计算机科学学院专业:信息管理与信息系统班级:实验课程名称:数据挖掘实验日期:指导教师及职称:实验成绩:开课时间：2013—2014 学年一学期甘肃政法学院实验管理中心印制

《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/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，

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

基于weka的数据分类分析实验报告1实验基本内容本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树C4.5）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，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

《数据仓库与数据挖掘》实验报告册2013- 2014学年第一学期班级： T1153-8 学号： 20110530816 姓名：焦永赞授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华实验学时： 16 实验组号： 1信息管理系目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用.. 3 实验二使用WEKA进行分类与预测 (114)实验三

数据挖掘-WEKA 实验报告一姓名及学号：杨珍20131198班级：卓越计科1301指导老师：吴珏老师一、实验内容1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境）2、实验数据预处理。（掌握weka中数据预处理的使用）对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。2）、熟悉各过滤

基于w e k a的数据分类分析实验报告1 实验目的（1）了解决策树和朴素贝叶斯等算法的基本原理。（2）熟练使用weka实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。2 实验基本内容本实验的基本内容是通过基于weka实现两种常见的数据挖掘算法（决策树和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模

基于w e k a的数据分类分析实验报告1 实验目的（1）了解决策树C4.5和朴素贝叶斯等算法的基本原理。（2）熟练使用weka实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。2 实验基本内容本实验的基本内容是通过基于weka实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和

基于weka 的数据分类分析实验报告1实验目的（1）了解决策树C4.5 和朴素贝叶斯等算法的基本原理。（2）熟练使用weka 实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。2实验基本内容本实验的基本内容是通过基于weka 实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5 和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和

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

基于weka的数据分类分析实验报告姓名：陈诺言学号：04831实验基本内容本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，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

学生实验报告学院：信息管理学院课程名称：数据挖掘教学班级：B01姓名：学号：页脚内容1实验报告1. 实验目的和要求：（1）Explorer界面的各项功能；注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。（2）Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍；①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框；页脚内容2②W

数据挖掘-WEKA 实验报告三姓名及学号：杨珍20131198班级：卓越计科1301 指导老师：吴珏老师一、实验内容1、聚类算法（掌握weka中k-means算法的使用）1）加载weather.arrf文件，选择SimplerKmeans算法，使用默认参数，进行聚类。对聚类结果进行分析。2）使用EM算法进行聚类。3）分别使用DBSCAN和OPTICS算法进行

基于weka的数据分类分析实验报告1 实验目的（1）了解决策树C4.5和朴素贝叶斯等算法的基本原理。（2）熟练使用weka实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。2 实验基本内容本实验的基本内容是通过基于weka实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，

《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/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，

基于Weka的数据分类分析实验报告基于Weka的数据分类分析实验报告1 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。2 实验环境2.1 Weka介绍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GN

数据挖掘-WEKA 实验报告一一、实验内容1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境）2、实验数据预处理。（掌握weka中数据预处理的使用）对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。3）、使用we

基于weka的数据分类分析实验报告1 实验目的（1）了解决策树C4.5和朴素贝叶斯等算法的基本原理。（2）熟练使用weka实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。2 实验基本内容本实验的基本内容是通过基于weka实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，

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。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

基于weka的数据分类分析实验报告姓名：黄学波学号：3130407055一、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