《数据挖掘基础综合实验》教学大纲.docx

数据挖掘基础综合实验
Experiment of Data Mining一、课程基本情况
教学周数：1周学分：1学分
开课学期：第5学期课程性质：选修
先修课程：数据挖掘基础适用专业：信息工程
教材：数据挖掘：实用机器学习工具与技术，机械工业出版社，Ian H.Witten等著，2014。 开课单位：电子与信息工程学院信息工程系二、实验课程的教学目标和任务
数据挖掘基础综合实验是一门面向实践的软件技术课。在讲授数据挖掘基础理论和基本 方法的同时，通过上机实习实践，到达如下目标。一方面，使学生加深对数据挖掘内涵的理 解，并学会利用Weka或使用常用程序设计语言进行数据挖掘的技能；另一方面，通过各个 实验工程，学习数据挖掘研究的思路，认识数据挖掘研究的迫切性，增强学生的基本研究技 能，为学生工作或进一步从事研究生打下基础，提高运用数据挖掘相关理论进行理论分析与 解决实际问题的能力。
三、实验课程的内容和要求
序号
工程名称
所需
学时
内容提要
工程要求
实验类型
必开
选开
实验一
数据预处理
4
使用weka或其他编程语言， 如 java、C#、C/C++等，实现 缺失值与噪声处理、数据离 散化与数据概化、数据变换 与规约等内容。

验证
实验二
关联规那么挖掘算 法设计与实现
4
使用weka或其他编程语言， 如 java、C#、C/C++等，实现 关联规那么挖掘算法，如 Apriori或FPTree等，并在测 试数据集上进行实验，分析 实验结果，并尝试改进。

综合
实验三
分类算法设计与 实现
4
使用weka或其他编程语言， 如 java、C#、C/C++等，实现 一种分类算法，如决策树或 人工神经网络等，并在测试 数据集上进行实验，分析实 验结果，并尝试改进。

综合
实验四
聚类分析算法设 计与实现
4
使用weka或其他编程语言， 如 java、C#、C/C++等，实现 一种聚类算法，如kmeans等, 并在测试数据集上进行实 验，分析实验结果，并尝试 改进。

综合
四、课程考核
1、实验实习报告的撰写要求：
2、实验实习报告：实验报告4次或课程设计论文：1篇；3、考核及成绩计算方式：20%考勤+ 80%课程设计论文成绩或实验报告成绩
五、参考书目1、《数据挖掘导论》人民邮电出版社，Pang-Ning Tan等著，范明等译；2011年，第2 版。
2、《数据挖掘概念与技术（原书第三版）》机械工业出版社，（加）Jiawei Han, Micheline Kamber 编；2012,第 3 版。
3、《数据挖掘》中国科学技术大学出版社，朱明编；2008年，第2版；4、《数据挖掘原理》机械工业出版社，David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smvth编； 2003年，第1版。
5、《R语言与数据挖掘最正确实践和经典案例》机械工业出版社，YanchangZha。著，陈 建等译；2014年，第1版。