数据挖掘实验 新闻分类

武 汉 工 程 大 学

计算机科学与工程学院

《数据仓库与数据挖掘》实验报告[1]

专业班级 学生学号 学生姓名 实验项目 实验类别 09信技03 0905060322 张东梅 数据仓库的基本操作及多维数据的组织与分析 操作性 实验时间 实验地点 指导教师 2012 年 4 月 24 日 #411 刘军 实验学时 4 实验目的及要求 类 别 上机表现 报告质量 说明： 1．实验目的： (1)进一步熟悉高级语言编程 (2)掌握使用Apriori算法从事物数据库中挖掘频繁项集的方法；掌握使用ID3算法对任意元组进行分类；掌握使用k-means算法给每一类帖上标签。 成 绩 评 定 表 评 分 标 准 按时出勤、遵守纪律 认真完成各项实验内容 程序代码规范、功能正确 填写内容完整、体现收获 分值 30分 得分 70分 合 计 评阅教师： 刘军 日 期： 2012 年 月 日 如何设置系统数据源名称（DSN） 1. Microsoft? Windo

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

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》 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

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

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

数据挖掘课程实验指导

董春玲

实验课程名称： 数据挖掘技术 英 文 名 称： the Techniques of Data Mining 课 程 编 号： 4144316 学院、专业、年级： 人口˙资源与环境学院 地理信息系统专业 教师所在单位： 人口˙资源与环境学院

山东师范大学实验教学指导

内容概要

一、SQL Server 2000 Analysis Services体系结构 二、SQL Server Analysis Serivices数据挖掘方法

1. 微软决策树的基本概念 2. 微软决策树的挖掘参数 3. 微软聚类算法

三、零售业数据挖掘系统的设计

1. 零售业（超市）的数据挖掘需求分析 2. 数据挖掘流程

3．零售行业的数据挖掘系统设计 4. 数据挖掘模型设计 5．数据仓库设计

四、数据挖掘模型的建构

1. 创建和连接数据库 2. 建立多维数据集（立方体）

主要内容：在建立多维数据集的基础上，分别完成基于数据仓库（OLAP多维数据集）、关系属据库，以及分别基于微软决策树、微软聚类算法的数据

。

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