数据仓库与数据挖掘技术实验报告
本实验报告的主要内容是基于SQL Server等工具平台进行聚类分析实验，掌握经典的聚类分析算法，并了解挖掘结构、挖掘模型的基本概念。实验内容包括构建格式规范的数据集、借助于SQL Server、Weka、SPSS等工具平台进行聚类分析、正确分析实验结果、发现知识等。
一、实验目的
通过本实验，进一步理解基于划分的、基于层次的、基于密度的聚类分析方法，以及经典的聚类分析算法。掌握利用SQL Server等工具平台进行聚类分析的方法，掌握挖掘结构、挖掘模型的基本概念，能够使用数据挖掘向导创建数据挖掘结构和模型，掌握数据挖掘设计器的使用方法，掌握模型查看器方法，理解聚类分析算法常用的参数含义和设置方法。
二、实验内容和要求
实验内容包括构建格式规范的数据集、借助于SQL Server、Weka、SPSS等工具平台进行聚类分析、正确分析实验结果、发现知识等。本实验要求学生掌握聚类分析的基本概念和方法，并能够正确地进行聚类分析和结果分析。
三、实验步骤
实验步骤包括建立数据表、建立数据源视图、建立挖掘结构、设置算法参数、部署项目并浏览结果、挖掘模型预测等。这些步骤都是基于SQL Server等工具平台进行聚类分析的关键步骤。
四、实验结果分析
聚类分析的一个重要问题是结果的可解释性。如果聚类结果具有较高的可解释性，那么我们可以更好地理解数据背后的模式和规律。如果结果不够清晰或难以解释，可能需要重新考虑使用其他聚类算法或调整实验设计。
五、实验总结
在进行聚类分析实验时，了解数据的特点和背景非常重要。同时，选择合适的聚类算法、确定合适的聚类数目以及解释结果都需要一定的经验和专业知识。此外，数据预处理和特征选择也会对聚类结果产生影响，需要仔细考虑。
六、知识点总结
本实验报告的知识点包括：
* 聚类分析的基本概念和方法
* 基于划分的、基于层次的、基于密度的聚类分析方法
* 经典的聚类分析算法
* 数据挖掘结构和模型的基本概念
* 数据挖掘设计器的使用方法
* 模型查看器方法
* 聚类分析算法常用的参数含义和设置方法
* 数据预处理和特征选择对聚类结果的影响
* 可解释性的重要性
这些知识点都是数据仓库与数据挖掘技术的重要组成部分，对于数据分析和挖掘非常重要。
