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,

大数据理论与技术读书报告-----K最近邻分类算法****: ******: ***学号: *********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

《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，

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,

哈尔滨工业大学数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期)课程编码S1300019C授课教师邹兆年学生姓名汪瑞学号 16S003011学院计算机学院一、实验内容决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较

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

数据挖掘实验报告-实验1-W e k a基础操作学生实验报告学院：信息管理学院课程名称：数据挖掘教学班级： B01姓名：学号：实验报告课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师学号姓名行政班级实验项目实验一： Weka的基本操作组员名单独立完成实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016.09.281. 实验目的和要求：（1）

通信与信息工程学院课程设计说明书课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理）组长:学号:组员/学号:开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日目录1．绪论 (1)1.1项目背景 (1)1.2提出问题 (1)2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1)2.1数据仓库介绍

时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较.实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并给出解释.实验数据:本文研究选用1952-2006年

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：02一、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++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

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：02一、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++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,

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

时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较.实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并给出解释.实验数据:本文研究选用1952-2006年

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

实验一数据预处理一、实验目的1、熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。2、浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。3、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。4、调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全

《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，

管理学院实验（实训）报告课程：商务智能与数据挖掘地点：2607 时间：2014年5月7日该界面的左下部分是所有的属性，右下部分是相应属性的类别分布图，数字代表取值的次数。单击上图中的Edit，则可以显示集的内容，如图：3．单击Filter选区中的Choose按扭，选择unsupervised/attribute/Discretize命令，进行无监督离散化，单

目录一、相关名词解释 (3)1.1数据仓库 (3)1.2数据挖掘 (3)1.3决策树 (3)1.4时序 (3)1.5关联规则 (4)二、实验环境 (4)三、实验准备 (5)四、实验内容 (5)五、实验步骤 (5)5.1对数据挖掘相关名词进行理解和运用 (5)5.2对本次实验的数据库环境进行熟悉环境 (5)5.3准备工作 (5)5.3.1 创建一个Analys

《数据挖掘》实验报告1实验序号：1 实验项目名称：数据挖掘入门及C4.5算法《数据挖掘》实验报告2实验序号：4 实验项目名称：Apriori

市场购物篮分析经济管理学院企业管理专业1306122427 杨欢欢一、实验背景随着社会进入信息化时代，现代化的企业搜集了大量数据或高维数据，包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息，但是信息超载与无结构化，使得企业决策部门无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与误用。通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中，挖掘出不同的信息与知识来支持决策