數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱?xùn)報(bào)告-

數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程頁腳內(nèi)容PAGE頁腳內(nèi)容PAGE14數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程頁腳內(nèi)容PAGE項(xiàng)目1：基于sklearn的數(shù)據(jù)分類挖掘一、項(xiàng)目任務(wù)①熟悉sklearn數(shù)據(jù)挖掘的基本功能。②進(jìn)行用樸素貝葉斯、KNN、決策樹C4.5、SVM算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分析。二、項(xiàng)目環(huán)境及條件sklearn-0.18.0python-2.7.13numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64三、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Iris數(shù)據(jù)集Iris數(shù)據(jù)集是常用的分類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，由Fisher,1936收集整理。Iris也稱鳶尾花卉數(shù)據(jù)集，是一類多重變量分析的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含150個(gè)數(shù)據(jù)集，分為3類，每類50個(gè)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)包含4個(gè)屬性。可通過花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度4個(gè)屬性預(yù)測(cè)鳶尾花卉屬于（Setosa，Versicolour，Virginica）三個(gè)種類中的哪一類。Digits數(shù)據(jù)集美國著名數(shù)據(jù)集NIST的子集，模式識(shí)別常用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，圖像屬于灰度圖像。分辨率為8x8

四、項(xiàng)目內(nèi)容及過程1.讀取數(shù)據(jù)集從sklearn中讀取iris和digits數(shù)據(jù)集并測(cè)試打印fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()digits=datasets.load_digits()print'iris:',iris.data,'\ndigits:',digits.data打印的數(shù)據(jù)集存在numpy.ndarray中，ndarray會(huì)自動(dòng)省略較長矩陣的中間部分。Iris數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)為其花瓣的各項(xiàng)屬性Digits數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)為手寫數(shù)字圖像的像素值2.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集引入sklearn的model_selection使用train_test_split劃分digits數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練集和測(cè)試集比例為8:2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.2)print'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_test:',y_test3.使用KNN和SVM對(duì)digits測(cè)試集分類引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模塊調(diào)用算法，使用classification_report查看預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率和召回率fromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearnimportneighborsclf=neighbors.KNeighborsClassifier()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)printclassification_report(y_test,y_pred)fromsklearn.svmimportSVCclf=SVC()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)printclassification_report(y_test,y_pred)KNN的預(yù)測(cè)結(jié)果：所有數(shù)字的預(yù)測(cè)正確率幾乎達(dá)到了100%SVM的預(yù)測(cè)結(jié)果：對(duì)部分?jǐn)?shù)字的預(yù)測(cè)誤差較大，基本情況不如KNN考慮SVM分類器的特性，在分類前對(duì)特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后再分類：fromsklearnimportpreprocessingmin_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()x_train=min_max_scaler.fit_transform(x_train)x_test=min_max_scaler.fit_transform(x_test)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)后SVM的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到了KNN的準(zhǔn)度：4.使用貝葉斯和決策樹對(duì)iris數(shù)據(jù)集分類fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.4)fromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearnimportnaive_bayesclf=naive_bayes.GaussianNB()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)printclassification_report(y_test,y_pred)fromsklearnimporttreeclf=tree.DecisionTreeClassifier()clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)printclassification_report(y_test,y_pred)決策樹和貝葉斯都有較好的分類效果五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析為什么用svm和knn處理digits數(shù)據(jù)集，用tree和bayes處理iris數(shù)據(jù)集，這是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)問題。我們都知道digits數(shù)據(jù)集的每一個(gè)特征就是像素點(diǎn)的像素值，他們的維度都是在0~255以內(nèi)；像素點(diǎn)之間的維度完全一致，互相沒有優(yōu)先級(jí)。這種情況下使用線性分類器如KNN、SVM、Logistic會(huì)有更好的效果。而iris數(shù)據(jù)集雖然長度和寬度維度差不多相同，但是兩者之間有優(yōu)先級(jí)的區(qū)分，按照人腦分類的思維方式可能是先按照長度判斷再按照寬度等思維方式，很接近決策樹的算法原理，貝葉斯同樣。所以概率性分類器有更好的效果。實(shí)際情況也是使用SVM預(yù)測(cè)iris的結(jié)果和Bayes預(yù)測(cè)digits的結(jié)果不甚理想（雖然也有很高的準(zhǔn)度了）。當(dāng)然，通過調(diào)整分類器的參數(shù)，能使各個(gè)分類器的預(yù)測(cè)結(jié)果都達(dá)到滿意結(jié)果，綜合表現(xiàn)還是KNN更搶眼，能在各種數(shù)據(jù)集面前都有出色表現(xiàn)，但KNN在訓(xùn)練樣本數(shù)量達(dá)到一定程度后，有超高的計(jì)算復(fù)雜度。所以面對(duì)實(shí)際情況，選用什么分類器，如何調(diào)節(jié)參數(shù)都是值得深思的問題。項(xiàng)目2：基于sklearn的數(shù)據(jù)聚類挖掘一、實(shí)驗(yàn)任務(wù)①熟悉sklearn數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的基本功能。②用K-Means進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類分析。二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境及條件sklearn-0.18.0python-2.7.13matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64三、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)隨機(jī)產(chǎn)生的100個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，范圍為[0,100]

四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及過程1.隨機(jī)產(chǎn)生坐標(biāo)值產(chǎn)生的隨機(jī)值在0-100，因?yàn)閟klearn的k-means模塊要求輸入的坐標(biāo)形式為[[x0,y0],…,[x…,y…],…,[xn,yn]],而實(shí)際產(chǎn)生的是[x0,…,xn]和[y0,…,yn]，所以還需要對(duì)坐標(biāo)進(jìn)行一次轉(zhuǎn)換fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomdefcreate_coordinate(): x,y=[],[] foriinrange(100): x.append(random.randint(0,100)) y.append(random.randint(0,100)) returnx,yx,y=create_coordinate()old_coordinate=[[x[i],y[i]]foriinrange(100)]coordinate=np.array(old_coordinate)printold_coordinate產(chǎn)生的隨機(jī)坐標(biāo)值：

2.創(chuàng)建做圖函數(shù)使用k-means對(duì)坐標(biāo)點(diǎn)分為3類，對(duì)0類標(biāo)為紅色，1類標(biāo)為綠色，2類標(biāo)為藍(lán)色。并將三類坐標(biāo)的中心點(diǎn)以‘*’表示在圖中defcreate_chart(x,y,label,center): x_0=[x[i]foriinrange(len(x))iflabel[i]==0] x_1=[x[i]foriinrange(len(x))iflabel[i]==1] x_2=[x[i]foriinrange(len(x))iflabel[i]==2] y_0=[y[i]foriinrange(len(y))iflabel[i]==0] y_1=[y[i]foriinrange(len(y))iflabel[i]==1] y_2=[y[i]foriinrange(len(y))iflabel[i]==2] plt.scatter(x_0,y_0,c='r') plt.scatter(x_1,y_1,c='g') plt.scatter(x_2,y_2,c='b') plt.scatter([i[0]foriincenter],[i[1]foriincenter],c='m',s=600,marker='*') plt.grid() plt.show()3.使用k-means聚類并預(yù)測(cè)新增點(diǎn)的類別kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(coordinate)printkmeans.predict([[0,0],[50,50],[100,100]])create_chart(x,y,kmeans.labels_,kmeans.cluster_centers_)對(duì)新點(diǎn)的預(yù)測(cè)：221點(diǎn)的聚類情況：五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析這次試驗(yàn)，使用sklearn的k-means對(duì)100個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)聚類。K-means因?yàn)槠浔旧硭惴ǖ脑?，點(diǎn)數(shù)越多聚類速度越慢。所以在20個(gè)點(diǎn)和100個(gè)點(diǎn)的聚類時(shí)間上有很大差距。聚類問題不同于分類問題，沒有明確的預(yù)測(cè)和分類結(jié)果，聚類時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的邊界可能會(huì)各不相同，聚類問題在用戶畫像/個(gè)性化推薦等應(yīng)用上有較好地發(fā)揮。

實(shí)驗(yàn)3：在Python程序中引用sklearn一、實(shí)驗(yàn)任務(wù)①用Python開發(fā)一個(gè)綜合部分挖掘算法的演示程序，核心算法來自sklearn類庫。②演示程序界面友好。二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境及條件sklearn-0.18.0python-2.7.13matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64PyQt4三、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Iris數(shù)據(jù)集Iris數(shù)據(jù)集是常用的分類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，由Fisher,1936收集整理。Iris也稱鳶尾花卉數(shù)據(jù)集，是一類多重變量分析的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含150個(gè)數(shù)據(jù)集，分為3類，每類50個(gè)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)包含4個(gè)屬性?？赏ㄟ^花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度4個(gè)屬性預(yù)測(cè)鳶尾花卉屬于（Setosa，Versicolour，Virginica）三個(gè)種類中的哪一類。Digits數(shù)據(jù)集美國著名數(shù)據(jù)集NIST的子集，模式識(shí)別常用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，圖像屬于灰度圖像。分辨率為8x8

四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及過程使用PyQt4創(chuàng)建windows窗體，并提供可選擇的分類方式：SVM——支持向量機(jī)算法KNN——K鄰近算法Bayes——樸素貝葉斯算法Tree——C4.5決策樹算法Logistic——Logistic回歸算法可選擇的歸一化方式：Standard-標(biāo)準(zhǔn)歸一化MaxAndMin-最大最小歸一化可選擇的驗(yàn)證比例可選范圍——(0,1)可調(diào)節(jié)的分類器參數(shù)根據(jù)具體分類器設(shè)置參數(shù)部分代碼確認(rèn)按鈕響應(yīng)事件 defOKPushButton_OnClick(self): data_name=self.data_comboBox.currentText() classify_name=self.classify_comboBox.currentText() normalization_name=self.normalization_comboBox.currentText() parameter_string=self.parameter_text.toPlainText() validation_string=self.validation_text.text() y_test,y_pred=self.load_datasets_and_classify(data_name,classify_name,normalization_name,parameter_string,validation_string) fromsklearn.metricsimportclassification_report self.descTextEdit.setText(classification_report(y_test,y_pred))分類算法執(zhí)行 defload_datasets_and_classify\(self,data_name,classify_name,normalization_name,parameter_string,validation_string): fromsklearnimportdatasets fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split rate=0.2 ifvalidation_string!='': try: rate=float(validation_string) except: self.alert_info(u"輸入的數(shù)值必須是0~1的浮點(diǎn)數(shù)") return ifdata_name=='iris': origin_data=datasets.load_iris() elifdata_name=='digits': origin_data=datasets.load_digits() else: self.alert_