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数据挖掘实验报告 姓名：邢金雁 学号：091070106 专业：电子商务 091070106 邢金雁 w eb 数据挖掘实验报告 页 1 实验二 一、实验名称： 基于关联规则的信息获取 二、实验目的： 通过一个已有的训练数据集，观察训练集中的实例，进行关联信息获取，更好地理解和掌握关联规则算法的基本原理，建立相应的预测模型，然后对新的未知实例进行预测，预测的准确程度来衡量所建立模型的好坏。 三、实验要求 1、熟悉 Weka 平台 2、掌握关联规则算法 3、对数据进行预处理，利用 Weka 和不同参数设置进行关联分析，对比结果，得出结论，对问题进行总结。 四、实验平台 新西兰怀卡托大学研制的 Weka 系统。 091070106 邢金雁 web 数据挖掘实验报告 页 2 实验步骤 数据实验 1. 数据准备 选择Filter 中的Discretize 方法，点击Apply，先对ARFF 文件进行离散化： 用UltraEdit 对其进行编辑：@attribute children numeric 改为： @attribute children {0,1,2,3} 然后用discretize 算法对age 和income 离散化，并删掉id 项因为它对关联规则分析无影响，保存文件。 图1——first-last 离散化 091070106 邢金雁 w eb 数据挖掘实验报告 页 3 图2——UltraEdit 编辑 图3——针对属性 1 age 和属性 4 income 进行离散化 091070106 邢金雁 w eb 数据挖掘实验报告 页 4 2. 选择Associate 项中的Apriori 算法分析进行关联信息获取，并进行参数设置。 图4——离散化后的Apriori 算法结果 图5——变换参数得到不同结果 091070106 邢金雁 web 数据挖掘实验报告 页 5 例如：现在我们计划挖掘出支持度在10%到100%之间，并且lift 值超过1.5且lift 值排在前10 位的那些关联规则。把“lowerBoundMinSupport” 和“upperBoundMinSupport”分别设为0.1 和1，“metricType”设为lift，“minMetric”设为1.5，“numRules”设为100。其他选项保持默认。“OK” 之后在“Explorer”中点击“Start”开始运行算法，在右边窗口显示数据集摘要和挖掘结果 图6——举例结果 091070106 邢金雁 web 数据挖掘实验报告 页 6 实验问题解答 1. 对于非xls 格式的数据如何转换成ARFF 数据类型?请给出你了解到的几种数据类型到ARFF 的转换方式? 答：（1）CSV→ARFF: 1) 用 weka 中的ArffView 打开 csv 文件，然后另存为 arff 文件。 2) 用 weka 的“Simple CLI”模块的命...