数据挖掘课程设计报告-weka进行数据挖掘.doc

数据挖掘（Data Mining）是发现数据中有用模式的过程。数据挖掘会话的目的是确定数据的趋势和模式。数据挖掘强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。 数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 本文引用的数据集为zoo数据集，应用weka载入数据集，并将数据集进行聚类，分析聚类结果。 数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值模式的过程，旨在揭示隐藏在数据中的趋势和规律。它融合了数据库管理、人工智能、机器学习、模式识别和数据可视化等多个领域的知识。从统计角度讲，数据挖掘可视为对复杂大数据集的自动化探索性分析。数据集，即数据的集合，通常以表格形式呈现，每列代表一个特定变量，每行对应一个实例或对象的属性值。例如，zoo数据集被用于本报告中，它可能包含了不同动物的各种特征，如动物的种类、习性等。 Weka是本课程设计中使用的工具，全称是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。这款开源软件起源于新西兰University of Waikato，遵循GNU General Public License (GPL)。Weka以Java编程语言构建，提供图形用户界面用于交互操作数据文件，并生成可视化的分析结果。此外，Weka还拥有一个通用API，允许将其集成到用户自定义的应用程序中，以支持服务器端的自动化数据挖掘任务。Weka集合了大量的机器学习算法，涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则挖掘等功能。 具体到正文部分，本设计选择了Zoo数据库作为研究对象。这个数据集由Richard Forsyth创建，包含17个布尔值属性，其中“type”属性可能被用作分类依据。数据集包括41种动物属于一类，如aardvark、antelope等；20种动物属于另一类，如chimpanzee、crocodile等。通过对这些数据进行聚类分析，可以发现动物之间的相似性和差异性，从而为动物园管理、动物分类或者生态研究提供参考。 在实际操作中，首先需要使用Weka加载Zoo数据集，然后选择适当的聚类算法，如K-means、层次聚类等。在选择算法时，需要考虑数据的特性和目标，例如，对于具有离散属性的数据集，K-means可能不是最佳选择，因为它更适合连续属性。在执行聚类后，会得到一组类别，每个类别包含了具有相似属性的实例。接着，可以分析聚类结果，查看不同类别间的动物类型分布，以及类内的动物属性一致性，以评估聚类的质量。 此外，数据预处理也是关键步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（标准化、归一化）等，以提高模型的性能和结果的可靠性。Weka提供了丰富的预处理工具，可以方便地对数据进行处理。 总结来说，本课程设计报告展示了如何利用Weka进行数据挖掘，特别是在数据集Zoo上的聚类分析。通过对动物数据的挖掘，不仅能够理解数据的内在结构，还能学习和应用数据挖掘的方法和技术。这对于理解和掌握数据挖掘流程、机器学习算法以及Weka工具的使用具有重要意义，同时为后续的分析和决策提供有力的支持。