《数据挖掘》实验报告目录1.关联规则的基本概念和方法................................11.1 数据挖掘...........................................11.1.1 数据挖掘的概念................................11.1.2 数据挖掘的方法与技术..........................11.2 关联规则...........................................31.2.1 关联规则的概念................................31.2.2 关联规则的实现——Apriori 算法.................42.用 Matlab 实现关联规则...................................62.1Matlab 概述.........................................62.2 基于 Matlab 的 Apriori 算法...........................73.用 java 实现关联规则....................................113.1java 界面描述......................................113.2java 关键代码描述..................................144、实验总结..............................................194.1 实验的不足和改进..................................194.2 实验心得..........................................201.关联规则的基本概念和方法1.1 数据挖掘1.1.1 数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛进展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据）·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式）·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。1.1.2 数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据...
