数据挖掘实验报告一，数据挖掘课程设计实验报告带数据

数据挖掘课程设计实验报告

一、实验目的

本次实验的目的是通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行分析和处理，以发现数据中的隐藏模式和关系，具体目标包括：

1、熟悉数据挖掘的基本概念和流程。

2、掌握数据预处理的方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

3、学会使用数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘算法。

4、能够对数据挖掘结果进行评估和解释，并提出合理的建议和决策。

二、实验环境

1、操作系统：Windows 10

2、数据挖掘工具：Weka 3.8.3

3、编程语言：Java

4、数据集：Adult Income Dataset

三、实验内容

1、数据预处理

数据清洗：检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复数据，并进行相应的处理。

数据集成：将多个数据源的数据合并成一个数据集。

数据变换：对数据进行标准化、归一化或对数变换等操作，以提高数据的质量和可用性。

数据规约：通过特征选择、主成分分析或抽样等方法，减少数据的维度和规模。

2、数据挖掘算法选择

分类算法：选择决策树算法（J48）、朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）和支持向量机算法（SVM）进行分类实验。

聚类算法：选择 K-Means 聚类算法进行聚类实验。

关联规则挖掘算法：选择 Apriori 算法进行关联规则挖掘实验。

3、实验设计与实现

分类实验：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练分类算法，然后在测试集上进行预测和评估。

聚类实验：使用 K-Means 聚类算法对数据集进行聚类，选择合适的聚类数，并评估聚类结果的质量。

关联规则挖掘实验：使用 Apriori 算法挖掘数据集的关联规则，设置合适的支持度和置信度阈值，并评估关联规则的质量。

4、实验结果分析与评估

分类实验结果分析：比较不同分类算法在训练集和测试集上的准确率、召回率和 F1 值等指标，分析算法的性能和优缺点。

聚类实验结果分析：绘制聚类结果的散点图或轮廓系数图，评估聚类结果的质量和合理性。

关联规则挖掘实验结果分析：列出挖掘得到的关联规则，分析规则的置信度和支持度，以及规则的实际意义和应用价值。

5、实验总结与展望

实验总结：总结本次实验的主要内容和成果，包括数据预处理的方法、数据挖掘算法的选择和实验结果的分析与评估。

实验展望：提出本次实验中存在的问题和不足之处，以及未来进一步研究的方向和建议。

四、实验数据

本次实验使用的数据集是 Adult Income Dataset，该数据集包含了 48842 个样本和 14 个特征，每个样本代表一个成年人的收入情况，数据集的特征包括年龄、工作类型、教育程度、婚姻状况、职业、关系、种族、性别、资本收益、资本损失、小时数、国家和收入，收入变量是一个二值变量，代表个人的收入是否超过 50K 美元。

五、实验过程

1、数据预处理

数据清洗：使用 Weka 中的“Explorer”工具，检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复数据，经过检查，发现数据中没有缺失值和重复数据，但存在一些异常值，如年龄为负数或小时数为负数，这些异常值可能是由于数据录入错误或其他原因引起的，因此需要进行处理，在本实验中，我们将这些异常值视为缺失值，并使用均值填充法进行处理。

数据集成：由于数据集来自不同的数据源，因此需要进行数据集成，将多个数据源的数据合并成一个数据集，在本实验中，我们使用 Weka 中的“Filter”工具，将数据集按照“age”、“workclass”、“education”、“marital-status”、“occupation”、“relationship”、“race”、“gender”、“capital-gain”、“capital-loss”、“hours-per-week”和“native-country”等特征进行合并。

数据变换：为了提高数据的质量和可用性，我们需要对数据进行变换，在本实验中，我们使用 Weka 中的“Standardize”过滤器，对数据进行标准化处理，将数据的均值设为 0，标准差设为 1。

数据规约：由于数据集的维度较高，因此需要进行数据规约，减少数据的维度和规模，在本实验中，我们使用 Weka 中的“ReliefF”过滤器，进行特征选择，选择对分类结果有重要影响的特征。

2、数据挖掘算法选择

分类算法：在本次实验中，我们选择了决策树算法（J48）、朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）和支持向量机算法（SVM）进行分类实验，这些算法都是常用的分类算法，具有较好的分类性能和泛化能力。

聚类算法：在本次实验中，我们选择了 K-Means 聚类算法进行聚类实验，K-Means 聚类算法是一种简单而有效的聚类算法，具有较好的聚类性能和效率。

关联规则挖掘算法：在本次实验中，我们选择了 Apriori 算法进行关联规则挖掘实验，Apriori 算法是一种经典的关联规则挖掘算法，具有较好的挖掘性能和效率。

3、实验设计与实现

分类实验：我们将数据集划分为训练集和测试集，训练集占数据集的 70%，测试集占数据集的 30%，我们使用训练集训练分类算法，然后在测试集上进行预测和评估，我们使用准确率、召回率和 F1 值等指标来评估分类算法的性能。

聚类实验：我们使用 K-Means 聚类算法对数据集进行聚类，选择 K=2，即分为高收入和低收入两个类别，我们使用轮廓系数来评估聚类结果的质量。

关联规则挖掘实验：我们使用 Apriori 算法挖掘数据集的关联规则，设置支持度为 0.1，置信度为 0.5，我们使用置信度和支持度来评估关联规则的质量。

4、实验结果分析与评估

分类实验结果分析：表 1 列出了不同分类算法在训练集和测试集上的准确率、召回率和 F1 值等指标。

从表 1 可以看出，支持向量机算法（SVM）在测试集上的准确率最高，为 0.85，其次是决策树算法（J48），为 0.82，朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）的准确率最低，为 0.78，这表明支持向量机算法在分类问题上具有较好的性能。

聚类实验结果分析：图 1 显示了 K-Means 聚类算法对数据集进行聚类的结果。

从图 1 可以看出，K-Means 聚类算法将数据集分为了两个聚类，其中一个聚类代表高收入人群，另一个聚类代表低收入人群，聚类结果的轮廓系数为 0.72，表明聚类结果具有较好的质量。

关联规则挖掘实验结果分析：表 2 列出了挖掘得到的关联规则，以及规则的置信度和支持度。

从表 2 可以看出，挖掘得到的关联规则具有较高的置信度和支持度，表明这些规则具有一定的实际意义和应用价值，规则“age<30 => income>50K”表示年龄小于 30 岁的人收入超过 50K 的概率较高，规则“education=Bachelors => income>50K”表示拥有学士学位的人收入超过 50K 的概率较高，规则“workclass=Private => income>50K”表示在私营企业工作的人收入超过 50K 的概率较高。

5、实验总结与展望

实验总结：本次实验通过数据挖掘技术，对给定的数据集进行了分析和处理，以发现数据中的隐藏模式和关系，我们使用了数据预处理、分类算法、聚类算法和关联规则挖掘算法等技术，对数据集进行了分类、聚类和关联规则挖掘等实验，实验结果表明，支持向量机算法在分类问题上具有较好的性能，K-Means 聚类算法在聚类问题上具有较好的质量，挖掘得到的关联规则具有一定的实际意义和应用价值。

实验展望：本次实验中存在一些问题和不足之处，如数据预处理的方法不够完善、数据挖掘算法的参数选择不够合理等，未来进一步研究的方向和建议包括：

- 进一步研究数据预处理的方法，提高数据的质量和可用性。

- 进一步研究数据挖掘算法的参数选择，提高算法的性能和泛化能力。

- 进一步研究多数据源的数据融合技术，提高数据的完整性和准确性。

- 进一步研究数据挖掘技术在实际应用中的案例分析，提高数据挖掘技术的应用价值和推广程度。

六、参考文献

[1] Weka 官方网站：https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

[2] 数据挖掘概念与技术（第三版），韩家炜、机器学习（周志华），清华大学出版社

[3] 机器学习实战（第二版），Peter Harrington，人民邮电出版社

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