实验六、数据挖掘之关联分析 一、实验目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增长算法的基本原理 3. 学会用python实现Apriori算法 4. 学会用python实现FP增长算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...
实验四 数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一 实验目的 . 掌握KNN的原理 . 掌握Naive Bayes的原理 . 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二 实验工具 . Anaconda . sklearn 三 实验简介 . KNN KNN K Nearest Neighbor 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道 ...
2019-06-21 09:28 0 933 推荐指数:
实验六、数据挖掘之关联分析 一、实验目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增长算法的基本原理 3. 学会用python实现Apriori算法 4. 学会用python实现FP增长算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...
实验七、数据挖掘之K-means聚类算法 一、实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、实验简介 1 K-means算法简介 ...
实验三、数据挖掘之决策树 一、实验目的 1. 熟悉掌握决策树的原理, 2. 熟练掌握决策树的生成方法与过程 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. pydotplus 三、实验简介 决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标 ...
实验一、数据处理之Numpy 一、实验目的 1. 了解numpy库的基本功能 2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算 二、实验工具: 1. Anaconda 2. Numpy 三、Numpy简介 Numpy 的英文全称为 Numerical Python,指Python 面向 ...
一、实验目标 理解数据挖掘的基本概念,掌握基于Weka工具的基本数据挖掘(分类、回归、聚类、关联规则分析)过程。 二、实验内容 下载并安装Java环境(JDK 7.0 64位)。 下载并安装Weka 3.7版。 基于Weka的数据分类。 基于Weka的数据回归 ...
、决策树等算法,KNN不需要训练,当有新的实例出现时,直接在训练数据集中找k个最近的实例,把这个新的实例分配 ...
绪论 什么是数据挖掘 数据挖掘是再大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。(发现先前未知的有用模式,还可以预测未来观测结果) 并非所有的信息发现都视为数据挖掘,例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面,则是信息检索。尽管如此,人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索 ...