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数据仓库与数据挖掘实验报告--第1页

数据仓库与数据挖掘

实验报告

题目Glass（玻璃）数据集分析

院系

姓名

学号

专业

班级

科目数据仓库与数据挖掘

任课老师

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目录

一、实验目的

二、实验内容

1.数据预处理方法（缺失值处理）.

2.数据可视化

3.分类算法测试及比较

三、实验步骤

1.Weka平台搭建及收集该数据集.

2.加载Glass（玻璃）数据集

3.数据预处理

4.数据可视化

5.分类算法

四、实验总结

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一、实验目的

1.使用Weka数据预处理方法，对缺失值数据进行处理。缺失值会使数据挖掘混乱，分

析可能会得到错误结论，所以在数据挖掘前最好进行缺失值数据进行处理。

2.使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试，应用不同的分类算法，

比较他们之间的不同。

3.学习与了解Weka平台的基本功能与使用方法。

二、实验内容

1.数据预处理方法（缺失值处理）

2.数据可视化

3.分类算法测试及比较

三、实验步骤

1.Weka平台搭建及收集该数据集

2.加载Glass（玻璃）数据集

（1）Glass（玻璃）数据集预处理界面如图2.1所示：

1

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图2.1Glass（玻璃）数据集预处理界面图示

（2）Glass（玻璃）数据属性含义如表2.1所示:

RI相对原子质量Na钠

Mg镁Al铝

Si硅K钾

Ca钙Ba钡

Fe铁Type类型

表2.1Glass（玻璃）数据属性含义

3.数据预处理

（1）Glas