倚數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告_第1頁(yè)
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一 實(shí)驗(yàn)?zāi)竣攀煜PSS⑵掌握數(shù)據(jù)挖掘的一般方法； SPSS隨機(jī)刪去給定數(shù)據(jù)文件中的10%的數(shù)據(jù)，并采用你認(rèn)為合適的缺失1010000采用K均值算法對(duì)第一步中生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，給出聚類(lèi)結(jié)果，并與真實(shí)數(shù)據(jù)分布對(duì)比，判斷聚類(lèi)準(zhǔn)確度。改變K的數(shù)值，研究K采用另一種你所熟悉的聚類(lèi)算法，如DBSCAN類(lèi)操作，并分析與KID3使用ID3分析模型，分類(lèi)準(zhǔn)確率等指標(biāo)使用C4.5分析模型，分類(lèi)準(zhǔn)確率等指標(biāo)（3）三 實(shí)驗(yàn)環(huán)操作系統(tǒng)：Windows開(kāi)發(fā)平臺(tái)：SPSS19.0四 實(shí)驗(yàn)步實(shí)驗(yàn)一報(bào)SPSS續(xù)”-“確定”點(diǎn)擊“轉(zhuǎn)換”-”和“ROM刪去給定數(shù)據(jù)文件中的10%的數(shù)據(jù)，并采用你認(rèn)為合適的缺失值填補(bǔ)方“delete，SPSS再次打開(kāi)最初的實(shí)驗(yàn)一數(shù)據(jù).xlsx文件選擇“分析”-“比較均值”-“配對(duì)樣本T實(shí)驗(yàn)二報(bào)（3）采用EM實(shí)驗(yàn)效果好于k=10kmeans實(shí)驗(yàn)三報(bào)任務(wù)一 測(cè)試集決策樹(shù)任務(wù)二 C4.5決策樹(shù)生成訓(xùn)練集決策樹(shù)測(cè)試集決策樹(shù)

實(shí)驗(yàn)四報(bào)告）使用weka將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為52、3、4、5、91

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