数据挖掘实验指导剖析.docx

数据仓库与数据挖掘技术实验指导刘小明实验1. Matlab基础实践实验目的熟悉matlab的基本用法实验内容1. 编写一个函数，计算给定半径的圆的周长与面积。函数名为fcircle。2. matlab绘图，在[0，2π]区间内，绘制曲线3. 熟悉课件中matlab一维和2维数组，数组下标、字符串等相关内容。实验二 聚类算法实验指导 实验目的 聚类分析是数据分析中的一种重要技术，它的应用极为广泛。许多领域中都会涉及聚类分析方法的应用与研究工作，如数据挖掘、统计学、机器学习、模式识别、生物学、空间数据库技术、电子商务等。用Matlab 7实现聚类基本算法. 掌握聚类算法中以下的关键步骤的实现1）选择模型类别2）定义代价函数3）选择模型结构4）有哪些信誉好的足球投注网站模型参数实验内容1）利用clusterdata函数对数据样本进行一次聚类2）分步聚类：（ 1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（ 2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（ 3）用cophenetic函数评价聚类信息；（ 4）用 cluster函数进行聚类。实验步骤1）一次聚类。任意生成一个2维数据集，用Clusterdata函数对其进行聚类，并用图示方式显示聚类结果提示：Clusterdata函数可以视为pdist、 linkage与 cluster的综合，一般比较简单。【clusterdata函数：调用格式： T=clusterdata(X,cutoff)????????????????????????? ?等价于Y=pdist(X,’euclid’); Z=linkage(Y,’single’); T=cluster(Z,cutoff)? 】2）分步聚类（ 1）求出变量之间的相似性用pdist生成一个 M*(M-1)/2个元素的行向量，分别表示 M个样本两两间的距离。用squareform函数将其转化为方阵，其中 x(i,j)表示第i个样本与第 j个样本之的距离，对角线均为 0.提示：用pdist函数计算出相似矩阵，有多种方法可以求距离，若此前数据还未无量纲化，则可用zscore函数对其标准化【pdist函数：调用格式： Y=pdist(X,’metric’)?说明： X是 M*N矩阵，为由 M个样本组成，每个样本有 N个字段的数据集????????metirc取值为：’euclidean’：欧氏距离（默认） ‘seuclidean’：标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’：马氏距离 … 】（ 2）用 linkage函数来产生聚类树提示：【 linkage函数：调用格式： Z=linkage(Y,’method’)说明： Y为pdist函数返回的 M*(M-1)/2个元素的行向量，??method可取值： ‘single’：最短距离法（默认）； ’complete’：最长距离法；??????????????????????????????????‘average’：未加权平均距离法； ’weighted’:加权平均法????????????????????????????? ? ?‘centroid’：质心距离法； ????? ‘median’：加权质心距离法；?????????????????????????????? ? ‘ward’：内平方距离法（最小方差算法）】返回的 Z为一个 (M-1)*3的矩阵，其中前两列为索引标识，表示哪两个序号的样本可以聚为同一类，第三列为这两个样本之间的距离。另外，除了 M个样本以外，对于每次新产生的类，依次用 M+1、 M+2、 …来标识。为了表示 Z矩阵，我们可以用更直观的聚类数来展示，方法为：dendrogram(Z), 产生的聚类数是一个 n型树，最下边表示样本，然后一级一级往上聚类，最终成为最顶端的一类。纵轴高度代表距离列。???????? 另外，还可以设置聚类数最下端的样本数，默认为 30，可以根据修改dendrogram(Z,n)参数 n来实现， 1nM。dendrogram(Z,0)则表 n=M的情况，显示所有叶节点。（ 3）用cophenetic函数评价聚类信息提示：【cophenet函数:?? 调用格式： c=cophenetic(Z,Y)??说明：利用pdist函数生成的 Y和 linkage函数生成的 Z计算cophenet相关系数。】cophene检验一定算法下产生的二叉聚类树和实际情况的相符程度 ,就是检测二叉聚类树中各元素间的距离和pdist计算产生的实际的距离之间有多大的相关性，另外也可以用 inconsistent表示量化某个层次的聚类上的节点间的差异性。（ 4）最后，用 cluster进行聚类，返回聚类列。??实验三 分类算法实验指导 实验目的 用Ma