数据挖掘数据预处理实验报告
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数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告(一)
姓名:李圣杰班级:计算机学号: 数据预处理
1304 1311610602
1
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, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,实现如下功能(要求程序具有通用性):
(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。
四、实验原理
使用c语言,对数据文件进行读取,存入带头节点的指针链表中,同时计数,均值求三个数的平均值,中值求中间的一个数的值,边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值
五、实验步骤
数据挖掘数据预处理
XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
实验报告
实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化
专 业: 数学与应用数学 班 级: 姓 名: 学 号: 实验学时: 指导教师: 刘建伟 成 绩:
2016年5月5 日 西安工业大学实验报告
专业 实验课程 实验项目 实验设备及器材
数学与应用数学 数据挖掘 班级 指导教师 131003 刘建伟 姓名 学号 实验日期 2016-5-5 同实验者 数据集成、变换、归约和离散化 计算机一台 一 实验目的
掌握数据集成、变换、归约和离散化 二 实验分析
从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。 三 实验步骤
1数
数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验
一、聚类算法测算数据集,如下图所示的数据集:
1.对mfeat-fac数据集进行测算 (1)创建Analysis Services chf项目
打开Business Intelligence Development Studio,选择“文件”—“新建”命令,新建一个Analysis Services 项目。在“名称”文本框中将新项目命名为Analysis Services chf,单击“确定”按钮。
(2)创建数据源Chenhongfei
在右侧解决方案资源管理器中,右键单击“数据源”项,从弹出的快捷菜单中选择“新建数据源”命令。系统将打开数据源向导。单击“新建”按钮,向Adventure Works数据库添加连接。系统将打开“连接管理器”对话框,连接到数据库chenhongfei,单击“确定”按钮。单击“下一步”按钮进入“模拟信息”页,选择“默认值”。具体如下图所示
(3)创建数据源视图Chenhongfei
在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源视图”,从弹出的快捷菜单中选择“新建数据源视图”命令,系统将打开数据源视图向导。在“欢迎使用数据源视图向导”页上,单击“下一步”按钮。选择dbo
数据挖掘实验报告
《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http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+(Ori- ginal)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,另外针对不同数量的训练集进行对比实验,并画出性能比较图训练并测试。
2.实验环境
实验采用Weka平台,数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+(Original),主要使用其中的Breast Cancer Wisc-
onsin (Original) Data Set数据。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
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告
以SQL Server 2005提供的Adventureworks数据库为商业智能解决方案的数据源
201113050416 武晓焱
一、实验目的
1、学习数据挖掘的理论知识,理解数据挖掘的目的和意义。
2、熟悉SQL Server 2005的软件功能,并学习该软件对数据的分析作用。 3、根据软件提供的数据进行管理 二、实验步骤与分析过程
1、Adventureworks数据库设计的方面很多,但是我们的目标很简单,只有
以下三个:
1) 需要分析不同类别的产品通过直销在不同地区、不同时间段内销售
的业绩。
2) 生成分析结果的报表。
3) 分析影响客户所有车的数量的因素。
2、目标可以发现分析销售业绩基于的唯独有三个:产品、客户和时间,事实数据则为反通过映销售业绩的订单。 对于产品我们关心的是产品的名称和分类,由于产品和产品类别之间有一对多的关系,因此可以将这个维度设计为雪花模型。
对于客户,我们主要关心客户的姓名、年龄、性别、婚姻状态、孩子的状况、是否拥有房产、拥有汽车的数量,所在的地区、国家、省和城市等信息。
对于时间,我们只关心年、季度和月份,这些在数据库中不是显示存在的,但是可以从订单上的Order
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告
学院名称 专业名称 学生姓名 学
号
计算机科学与技术学院
5
指导教师
二〇一六年十一月
实验内容
实验一
一、 实验原理
(1).缺省值的处理:用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理
通过R语言提供的方法确定哪些有缺省值,哪些是异常值,并把异常置为缺失值来处理,通过表格形式打印出来。将数据集分成完整数据和缺失数据两部分。 (2).用均值替换:求变量未缺失部分的均值,用均值替换缺失。
回归查补:是把缺失属性作为因变量,其他相关属性作为自变量,利用他们之间的关系建立回归模型的来预测缺失值,以此完成缺失值插补的方法。
(3).多重查补:多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。
多重插补方法分为三个步骤:①为每个空值产生一套可能的插补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值,产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值
数据挖掘实验报告一
。
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)
2、实验数据预处理。(掌握R语言中数据预处理的使用)
对给定的测试用例数据集,进行以下操作。
1)、加载程序,熟悉各按钮的功能。
2)、熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析。
对餐饮销量数据进统计量分析,求销量数据均值、中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。
对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。
3)数据预处理
缺省值的处理:用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理
对连续属性离散化:用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理
四、实验步骤
1、R语言运行环境的安装配置和简单使用
(1)安装R语言
R语言下载安装包,然后进行默认安装,然后安装RStudio 工具(2)R语言控制台的使用
1.2.1查看帮助文档
。1
。
1.2.2 安装软件包
1.2.3 进行简单的数据操
数据挖掘实验报告二
Southwest university of science and technology
数据挖掘课程报告
使用数据挖掘工具进行决策树分析
学院名称 专业名称 学生姓名 学
号
计算机科学与技术学院 计算机科学与技术
指导教师
吴珏
2016年十一月
实验二
一.实验目的
掌握CART决策树构建分类模型。
二.实验内容
对所有窃漏电用户及真诚用户的电量、告警及线损数据和该用户在当天是否窃漏电的标识,按窃漏电评价指标进行处理并选取其中291个样本数据,得到专家样本,使用CART决策树实现分类预测模型。
注意:数据的80%作为训练样本,剩下的20%作为测试样本
三.实验步骤
1、 对数据进行预处理 打开D:/dmex/ex2/ex2/上机实验/data/model的excel文件 如图
2、 把数据随机分为两部分,一部分用于训练,一部分用于测试。
打开d:/dmex/ex2/ex2/上机实验/code/ split_data文件 如图所示
分成testData和trainData文件 即测试数据和训练数据
3、 使用tree包里的tree函数以及训练数据构建CART决策树模型,使用predict函数
和构建的CA
数据挖掘实验报告 - 图文
学生学号 0120903490205 实验课成绩 学 生 实 验 报 告 书
实验课程名称 开 课 学 院 指导教师姓名 学 生 姓 名
数据挖掘与知识管理
管理学院 宋华 李亚军
学生专业班级 信息管理与信息系统0902班
2011 —2012 学年 第 二 学期
实验报告填写规范
1、 实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节;实验报告是反映实验教学水
平与质量的重要依据。为加强实验过程管理,改革实验成绩考核方法,改善实验教学效果,提高学生质量,特制定本实验报告书写规范。 2、 本规范适用于管理学院实验课程。
3、 每门实验课程一般会包括许多实验项目,除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实
验报告外,其他实验项目均应按本格式完成实验报告。在课程全部实验项目完成后,应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册,构成该实验课程总报告,并给出实验课程成绩。
4、 学生必须依据实验指导书或老师的指导,提前预习实验目的、实验基本原理及方法,了
解实验内容及方法,在完成以上实验预习的前提下进行实验。教师将在实验过程中抽查学生预习情况。
5、 学生应在做完实验后三天内完成实验报告,交指导教师评阅。
6、 教师应及时评阅学生的实验报告
数据挖掘实验报告 Weka的数据聚类分析
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
实验题目 姓名 Weka的数据聚类分析 班级 小组合作 学 号 一、实验目的 1、了解和熟悉K均值聚类的步骤 2、利用Weka中提供的simpleKmeans方法对数据文件进行聚类分析,更深刻的理解k均值算法,并通过对实验结果进行观察分析,找出实验中所存在的问题。 二.实验环境 Win 7环境下的Eclipse 三、实验内容 在WEKA中实现K均值的算法,观察实验结果并进行分析。 四、 实验过程与分析 一、实验过程 1、添加数据文件 打开Weka的Explore,使用Open file点击打开本次实验所要使用的raff格式数据文件“auto93.raff” 2、选择算法类型 点击Cluster中的Choose,选择本次实验所要使用的算法类型“SimpleKMeans” 3、得出实验结果 选中“Cluster Mode”