数据挖掘实验weka 分析.docx
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数据挖掘实验weka分析
数据挖掘实验weka分析
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
学生姓名
班级
学号
成绩
实验项目
数据挖掘应用实验
实验目的
至少掌握一种数据挖掘工具,并能正确地使用;
利用所掌握的数据挖掘工具进行分类分析、关联分析、聚类分析等
实验要求
至少熟悉一种挖掘工具,并使用该挖掘工具进行分类、关联和聚类分析;
阅读教材P139-156,边阅读,边操作;
实验数据可用系统自带的,也可以从网上下载,也可以自行创建;
算法自行选择,可以针对一个数据集选择多个算法进行比较分析,也可以每个算法选择不同的数据进行分析;
学会并熟悉通过网络解决问题的能力;
将本次试验的操作过程及分析结果填写在实验报告中。
实验内容及实验结果
1.分类分析
打开数据文件后,先选择进行分类的算法,J48-C4.5决策树算法,选择将测数据集作为训练集使用,同时选择outputpredictions使结果显示预测情况
然后进行十折交叉验证,下图时将决策树可视化显示的结果
2.聚类分析
选用k-均值聚类算法进行聚类分析,进行聚类之前先对数据文件进行规范化处理
打开文件后选择规范化处理算法,进行规范化处理后将数据进行保存;下图是打开文件选择算法后的界面:
下图是进行规范化处理之后的数据:
重新打开进行规范化处理后的文件,选择k-均值聚类算法,下图是算法参数设置界面:
k-均值聚类算法参数确认后进行聚类分析,下图是聚类分析的结果显示:
除了“k-均值聚类算法”,聚类分析还可以选择其他的算法,重新选择算法“DBScan”,对算法参数进行设置,然后金子那个聚类分析
“DBScan”聚类算法参数设置界面:
DBScan聚类分析结果显示:
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