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数据挖掘算法以及其实现--免费VIP免费

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《数据挖掘》实验报告实验一分类技术及其应用实习要求:基于线性回归模型拟合一个班学生的学习成绩,建立预测模型。数据可由自己建立100个学生的学习成绩。1)算法思想:最小二乘法设经验方程是y=F(x),方程中含有一些待定系数an,给出真实值{(xi,yi)|i=1,2,...n},将这些x,y值代入方程然后作差,可以描述误差:yi-F(xi),为了考虑整体的误差,可以取平方和,之所以要平方是考虑到误差可正可负直接相加可以相互抵消,所以记误差为:e=∑(yi-F(xi))^2它是一个多元函数,有an共n个未知量,现在要求的是最小值。所以必然满足对各变量的偏导等于0,于是得到n个方程:de/da1=0de/da2=0...de/dan=0n个方程确定n个未知量为常量是理论上可以解出来的。用这种误差分析的方法进行回归方程的方法就是最小二乘法。线性回归如果经验方程是线性的,形如y=ax+b,就是线性回归。按上面的分析,误差函数为:e=∑(yi-axi-b)^2各偏导为:de/da=2∑(yi-axi-b)xi=0de/db=-2∑(yi-axi-b)=0于是得到关于a,b的线性方程组:(∑xi^2)a+(∑xi)b=∑yixi(∑xi)a+nb=∑yi设A=∑xi^2,B=∑xi,C=∑yixi,D=∑yi,则方程化为:Aa+Bb=CBa+nb=D1《数据挖掘》实验报告解出a,b得:a=(Cn-BD)/(An-BB)b=(AD-CB)/(An-BB)2)编程实现算法C++程序:#include#includeusingnamespacestd;voidmain(){doublex,y,A=0.0,B=0.0,C=0.0,D=0.0,delta,a,b;intn,sno,avgstudy;cout<<"请拟合输入样本数目"<>n;for(inti=0;i>sno;cout<<"请输入学生上自习时间,按照每天小时计算"<>x;cout<<"请输入学生请输入平均成绩"<>y;A+=x*x;B+=x;C+=x*y;D+=y;}delta=A*n-B*B;a=((C*n-B*D)/delta);b=((A*D-C*B)/delta);cout<<"a="<>avgstudy;cout<

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