weka聚类分析实验报告

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”

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通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

三、数据预处理

Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示

图1 ARFF格式数据集(iris.arff)

对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、

sepal width、petal l

理学院数学与应用数学系课程实验报告 姓 名 课程名称 实验题目 班 级 应数1101 聚类分析 学 号 完成日期 2013.11.04 多元统计分析 指导教师 实验目的 熟悉并掌握适用于样品聚类的系统聚类法、动态聚类法以及相应的CLUSTER过程和FASTCLUS过程；适用于变量聚类的VARCLUS过程。 实验内容： 1、下表是第五次全国人口普查中得到的我国内地各省、市、自治区6岁以上人口受教育程度情况分布(单位：人，资料来源： 《中国统计年鉴2002》)： 要求： （1） 采用Ward最小方差聚类法进行聚类分析。（要求对原始数据 标准化，不要求平方和为单位均方，且不用总离差平方和去除类间平房和得到平方半偏相关） （2） 用TREE过程绘制聚类过程图。（聚为4类，按类降序排列， 并分类打印输出，其中识别变量仍为地区名） （3） 采用动态聚类法进行聚类分析。 2、一组有关12盎司20种啤酒成分和价格的数据，分别用系统聚类法（距离用类平均距离）、动态聚类法，聚为4类，分别给出两种聚类方法的分类结果及各类均值。 啤酒名 Budweiser Schlitz Ionenbrau

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GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

图1Weka主界面

Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选

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GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

图1Weka主界面

Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选

聚类分析实验报告

一、实验数据

2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。

（一）指标选择

根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示：

表1 服务业发展水平指标体系 一级指标 服务业发展规模指标 服务业发展结构指标 二级指标 服务业增加值 服务业就业人数 服务业产值比重 服务业就业比重 人均服务产品占有量 服务业发展效益指标 服务密度 服务综合生产率 服务产品外贸进出口总额 服务业贡献率 人均GDP 服务业增长速度 工业化水平 城市化

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GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

图1Weka主界面

Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选

DW&DM课程实验报告

班级：信管11-1

姓名：陈丽华

学号：201108071131

一、实验目的

验证

二、实验内容

（一）聚类分析

（1）数据准备

1. 数据文件格式转换

使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件，比如Excel，所支持的。现在我们打开“bank-data.csv”。

利用WEKA可以将CSV文件格式转化成ARFF文件格式。ARFF格式是WEKA支持得最好的文件格式。

此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。

2.“Explorer”界面

“Explorer”提供了很多功能，是WEKA使用最多的模块。

3.bank-data数据各属性的含义如下：

id: a unique identification number

age: age of customer in years (numeric)

sex: MALE / FEMALE

region:inner_city/rural/suburban/town

income: income of customer (numeric)

married:is the customer marrie

实 验 报 告

实验项目名称 所属课程名称 实 验 类 型 实 验 日 期 班 级 学 号 姓 名 成 绩

聚类分析与判别分析 统计分析及SAS实现 验证性实验 2016-12-19 数学与应用数学

实验概述： 【实验目的及要求】 掌握SAS中根据样本或变量按照其性质上的亲疏、相似程度进行聚类分析的方法以及判别样品所属类型的判别分析的方法。掌握SAS系统中编程实现聚类分析与判别分析的方法。 【实验原理】 SAS软件的操作方法及原理 【实验环境】（使用的软件） SAS 9.3 实验内容： 【实验方案设计】 一．理解聚类分析、判别分析的基本概念； 二．掌握系统聚类法的基本思想和步骤； 三．掌握判别分析的距离判别法、Fisher判别法和Bayes判别法； 四．利用编程proc过程步实现系统聚类法与判别分析。 【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 【练习8-1

实验四 传输层协议分析

一、实验目的

1、学习3CDaemon FTP服务器的配置和使用，分析TCP报文格式，理解TCP的连接建立、 和连接释放的过程。

2、学习3CDaemon TFTP服务器的配置和使用，分析UDP报文格式，理解TCP协议与UDP协议的区别。

二、实验工具软件3CDaemon软件简介

3CDaemon是3Com公司推出的功能强大的集FTP Server、TFTP Server、Syslog Server 和TFTP Client于一体的集成工具，界面简单，使用方便。

这里主要介绍实验中需要用到的FTP Server功能和TFTP Server功能。 1、FTP Server功能

（1）配置FTP Server功能：选中左窗格功能窗口，打开FTP Server按钮，单击窗格中的 Configure FTP Server按钮，打开3CDaemon Configuration配置窗口，配置FTP Server功能。

这里需要设置的就是“Upload/Download”路径，作为FTP Server的文件夹，其它选项可以使用系统缺省设置。设置完成后，单击确认按钮，设置生效。

（2）在实验中，我们使用3CDaemon系统内置的