《数据仓库与数据挖掘》实验报告.docx

《数据仓库与数据挖掘》实验报告2
学号：姓名：班级:
实验名称：apriori算法应用实验地点：
所使用的工具软件及环境：
一、 实验目的：
1 通过本实验，了解如何使用clementine环境
2、学会对简单的数据进行处理与显示实验内容(I)：
数据如下：
A
B
C
D
E
1
1
1
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1
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要求：1用excel格式导入数据，并显示数据。
2使用apriori方法找到数据在不同的参数下的信任度与支持度 并用截图形势进行表示。
3用web节点方法调节不同的参数环境，给出各数据属性之间的关 联度。
4所有的重要步骤都要进行屏幕截图，并配以文字说明。
5本例实际为上课教材70页表3-1变形。
实验内容(2)：关联分析、决策树重要步骤，并以截图形式说明。
第一步：关联分析要求：1.用自由格式读取Demo文件夹下的文件BASKETS In,
2 .接入type结点，点击read values读取数据，去掉一些与关联 分析(即对购买商品关联分析)没有用的个人信息数据。
3 .添加叩riori模型，取默认值.查看关联分析结果，并给对结论给出解释。
4 .用web节点方法调节不同的参数环境，给出各数据属性之间的 关联度，并给对结论给出解释。
第二步：决策树分析要求：1.用自由格式读取Dem。文件夹下的文件BASKETSln,
5 .接入type结点，点击read values读取数据，去掉一些与关联 分析(即对购买商品关联分析•)没有用的个人信息数据。
6 .添加Derive节点,并重新命名该节点名称为health, Derive as 选择 Flag, True value :为 T , False value 为 F,后单击该界面类似计算器图标的公式编辑器，在其内容里面写
fruitveg =7，and fish =,T, 后点击check进行检查是否有语法 错误，如果没有点击ok.在Derive节点后增加table节点，查看增加的health列内容。 （注释：health列可理解为健康食品购买者）
7 .去掉table节点，增加type节点，点击读入数据read values,把 客户的个人信息（value pmethod sex homeown income age）的 Direction歹!J设置成in, health的Direction列设置成out,其他的 Direction列信息全部设置为none。
8 在type节点后增加决策树模型C5.0,决策树进行不剪枝设置， 运行生成决策树lo对生成的决策树进行分析。
9 对生成的决策树进行剪枝，生成决策树2。
10 分别对生成的模型（决策树1和决策树2）后添加Analysis节点, 来对剪枝后的决策树进行分析，来确定是否可以剪枝成决策树2, 给出自己的理由。
四、操作步骤五、 实验结果

任课教师：***成绩: