电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

数据挖掘案例分析(聚类分析)VIP免费

数据挖掘案例分析(聚类分析)_第1页
1/13
数据挖掘案例分析(聚类分析)_第2页
2/13
数据挖掘案例分析(聚类分析)_第3页
3/13
数据挖掘*实验报告 实验项目名称 : 对全国3 1 个地区农村居民人均年食品消费量(0 9 年)的聚类分析 信息技术学院 软件技术与数据库教研室 实验概述:对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的聚类分析 1 . 实验目的 运用数据挖掘技术中的聚类分析方法,对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的数据进行分类。 2. 实验要求 用聚类分析方法分析数据,对数据进行分类。 3. 实验预备知识 统计学知识,数据库知识,数据挖掘聚类分析方法 实验内容 1. 实验方案设计 用全国3 1 个地区(北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)的农村居民人均年食品消费量这一数据, 对他们购买的食物进行分类。 其中,食物的英文表示:Rice Vegetable Oil Meat Bird Egg Seafood Su gar Wine Fru it Nu ts 分别对应为:粮食 蔬菜及制品 食用油 猪牛羊肉 家禽 蛋类及其制品 水产品 食糖 酒消 瓜果 坚果及制品 所以,聚类的对象我选择按列聚类。 2 . 实验内容与关键步骤 Tree Diagram for 11 VariablesSingle LinkageEu clidean distances0100200300400500600Linkage DistanceFru itMeatWineNu tsSu garSeafoodBirdEggOilVegeRice Tree Diagram for 11 VariablesSingle LinkageEu clidean distancesFru itMeatWineNu tsSu garSeafoodBirdEggOilVegeRice0100200300400500600Linkage Distance Tree Diagram for 11 VariablesSingle LinkageEuclidean distances020406080100120(Dlink/Dmax)*100FruitMeatWineNutsSugarSeafoodBirdEggOilVegeRice Tree Diagram for 11 VariablesSingle LinkageEuclidean distancesFruitMeatWineNutsSugarSeafoodBirdEggOilVegeRice020406080100120(Dlink/Dmax)*100 Plot of Linkage Distances across StepsEu clidean distances LinkageDistance01234567891011Step-1000100200300400500600700Linkage Distance 1. 实验结果 通过STATISTICA 软件进行聚类分析后,得出的分类为: 一、对于农村地区居民食品消费的数量而言,食用油和蛋类及其制品属于一类,家禽和海鲜属于一类,食糖和坚果属于一类,这三类可以应归结为消费较少的第一类; 二、肉类,瓜果,酒类属于第二类,,消费数量较多; 三、粮食,蔬菜属于第三类,消费数量最多,远远高于其它两类。 可见,农村居民的主要食品消费主要集中在粮食和蔬菜;瓜果,肉类,酒类其次;油、鸡蛋,禽、海鲜,糖、坚果相对较少。 2. 疑难与需解决的问题 此数据使用关联规则方法不太好找出关联食品。 3. 实验体会 此数据使用关联规则方法不太好找出关联食品。 实验数据的选取很重要,它对实验结果的得出有直接意义。 教师评语及成绩

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

数据挖掘案例分析(聚类分析)

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部