数据挖掘实验3.doc

《物联网智能信息处理》
实 验 报 告

学院：计算机科学技术学院
专业班级：物联网工程1101
学号：2011001557
姓名： 孙泽东
日期：2014年11月25日

实验三 数据挖掘实验2(2个学时)
一、实验目的：
熟悉数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法，针对待分析的数据实现一个特定的关联规则挖掘算法。
二、实验内容：
1.收集、整理待挖掘的数据，搞清数据格式；
2.搞懂关联规则挖掘的基本原理；
3.根据数据集特点实现关联规则挖掘算法；
4.分析挖掘出的关联模式。

三、实验要求：
在收集1-2种待挖掘数据集并搞清数据格式的基础上，根据关联规则挖掘算法的原理（Apriori算法），选择Dev-C++等开发环境，实现针对选定的数据集的关联规则挖掘算法源代码，调试程序并试运行，在此基础上分析挖掘出的关联模式等，并完成实验报告。

四、实验环境：
软件环境：Windows/Linux,C++(Dev-C++)；
硬件环境：P4 2.4G/80G/1G/64M及较高配置的PC机。

五、实验步骤：
1．打开Dev-C++等开发环境；
2．通过查阅课本、网络资料和研读教师提高的材料，了解相关知识；
3．按照实验要求，逐步完成实验内容；
4. 调试程序，输出结果，并进行记录。

数据集

结果

六、思考题：
1．挖掘关联模式有何意义所在？
在处理极大量的数据时，如何提高算法效率；对于挖掘迅速更新的数据的挖掘算法的进一步研究；在挖掘的过程中，提供一种与用户进行交互的方法，将用户的领域知识结合在其中；对于数值型字段在关联规则中的处理问题；生成结果的可视化，等等。
2． 举例出1-2个物联网系统中可能存在的关联模式。
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。