《數據挖掘導論》實驗課——實驗七、數據挖掘之K-means聚類算法
實驗七、數據挖掘之K-means聚類算法 一、實驗目的 1. 理解K-means聚類算法的基本原理 2. 學會用python實現K-means算法 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、實驗簡介 1 K-means算法簡介 ...
原文：《數據挖掘導論》實驗課——實驗一、數據處理之Numpy
實驗一 數據處理之Numpy 一 實驗目的 . 了解numpy庫的基本功能 . 掌握Numpy庫的對數組的操作與運算 二 實驗工具： . Anaconda . Numpy 三 Numpy簡介 Numpy 的英文全稱為 Numerical Python，指Python 面向數值計算的第三方庫。Numpy 的特點在於，針對 Python 內建的數組類型做了擴充，支持更高維度的數組和矩陣運算，以及更豐富 ...
2019-06-21 09:10 0 522 推薦指數：
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實驗三、數據挖掘之決策樹 一、實驗目的 1. 熟悉掌握決策樹的原理， 2. 熟練掌握決策樹的生成方法與過程 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. pydotplus 三、實驗簡介 決策樹是一個非參數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。算法的目標 ...
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實驗1：基於Weka的典型數據挖掘應用
一、實驗目標 理解數據挖掘的基本概念，掌握基於Weka工具的基本數據挖掘（分類、回歸、聚類、關聯規則分析）過程。 二、實驗內容 下載並安裝Java環境（JDK 7.0 64位）。 下載並安裝Weka 3.7版。 基於Weka的數據分類。 基於Weka的數據回歸 ...
《數據挖掘導論》筆記 （一）
緒論 什么是數據挖掘 數據挖掘是再大型數據存儲庫中，自動地發現有用信息的過程。（發現先前未知的有用模式，還可以預測未來觀測結果） 並非所有的信息發現都視為數據挖掘，例使用數據庫查找個別的記錄或通過因特網查找特定的Web頁面，則是信息檢索。盡管如此，人們也在利用數據挖掘技術增強信息檢索 ...
數據挖掘實驗（二）數據預處理【等深分箱與等寬分箱】
（1）分箱方法 在分箱前，一定要先排序數據，再將它們分到等深（等寬）的箱中。 常見的有兩種分箱方法：等深分箱 ...