1、大良及上大寫網絡教育學院數據挖掘課程大作業題 目:姓 名：報名編號： 學習中心：層 次： 專升本專 業：計算機科學與技術第一大題：講述自己在完成大作業過程中遇到的困難， 解決問題的思 路，以及相關感想，或者對這個項目的認識，或者對 Python與數據 挖掘的認識等等，300-500字。數據挖掘是一門重要的專業課。數據挖掘引起了信息產業界的極大關注， 其主 要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的 信息和知識。數據挖掘就是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識、模 型或規則的過程。作為一類深層次的數據分析方法，它利用了數據庫、人工智能 和數理統計等多方面的技術。

2、要將龐大的數據轉換成為有用的信息， 必須先有效率地收集信息。隨著科技 的進步，功能完善的數據庫系統就成了最好的收集數據的工具。數據倉庫，簡單地說，就是搜集來自其它系統的有用數據， 存放在一整合的儲存區內。所以其實 就是一個經過處理整合，且容量特別大的關系型數據庫，用以儲存決策支持系統 所需的數據，供決策支持或數據分析使用。數據挖掘的研究領域非常廣泛、主要包括數據庫系統、基于知識的系統、人 工智能、機器學習、知識獲取、統計學、空間數據庫和數據可視化等領域。主要 是可以做以下幾件事：分類、估計、預測、關聯分析、聚類分析、描述和可視化、 復雜數據類型挖掘第二大題：完成下面一項大作業題目2019秋數據

3、挖掘課程大作業題目一：Knn算法原理以及python實現要 求：文檔用使用word撰寫即可。主要內容必須包括：(1)算法介紹。(2)算法流程。(3) python實現算法以及預測。(4)整個word文件名為姓名 奧鵬卡號 學習中心(如 戴衛東101410013979浙江臺州奧鵬學習中心1VIP )答：一、knn算法介紹1 .介紹鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN, k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘 分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說 的是每個樣本都可以用它最接近的 k個鄰居來代表。kNN算法的核心思想是如果 一個樣本在特征空間中的k個最相

4、鄰的樣本中的大多數屬于某一個類別， 則該樣 本也屬于這個類別，并具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只 依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。kNN方法在類別決策時，只與極少量的相鄰樣本有關。由于kNN方法主要靠周圍有限的鄰 近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，kNN方法較其他方法更為適合。2 .核心概括主要的思想是計算待分類樣本與訓練樣本之間的差異性，并將差異按照由小 到大排序，選出前面K個差異最小的類別，并統計在K個中類別出現次數最多的 類別為最相似的類，最終將待分類樣本分到最相似的訓練樣本的類中

5、。與投票 (Vote)的機制類似。二、knn算法流程1 .準備數據，對數據進行預處理2 .選用合適的數據結構存儲訓練數據和測試元組3 .設定參數，如k4 .維護一個大小為k的的按距離由大到小的優先級隊列，用于存儲最近鄰訓 練元組。隨機從訓練元組中選取k個元組作為初始的最近鄰元組，分別計算測試 元組到這k個元組的距離，將訓練元組標號和距離存入優先級隊列5 .遍歷訓練元組集，計算當前訓練元組與測試元組的距離，將所得距離 L 與優先級隊列中的最大距離Lmax6 .進行比較。若L>=Lmax則舍棄該元組，遍歷下一個元組。若 L < Lmax, 刪除優先級隊列中最大距離的元組，將當前訓練元組

6、存入優先級隊列。7 .遍歷完畢，計算優先級隊列中k個元組的多數類，并將其作為測試元組 的類別。8 .測試元組集測試完畢后計算誤差率，繼續設定不同的k值重新進行訓練， 最后取誤差率最小的k值。三、代碼實現使用python程序模擬KNN#法Created on Sat Jun 22 18:38:22 2019author: zhenimport numpy as npimport collections as csdatanp.array( 203,1,126,1,89,1,70,1,196,2,211,2,221,2,311,3,271,3)特征feature = data:,0 # print

7、(feature)label = data:,-1 #結果分類print(label)predictPoint = 200 #預測數據print(" 預測輸入特征為： " + str(predictPoint)distance = list(map(lambda x : abs(predictPoint - x), feature) # 各 點到預測點的距離print(distance)sortIndex = np.argsort(distance) # 排序，返回排序后各數據的原始下標print(sortIndex)sortLabel = labelsortIndex #

8、 根據下標重新進行排序print(sortLabel)# k = 3 # 設置k值大小為3for k in range(1,label.size+1):result = cs.Counter(sortLabel0:k).most_common(1)00 #根據 k值計算前 k 個數據中出現次數最多的分類，即為預測的分類print(" 當 k=" + str(k) + " 時預測分類為： " + str(result)四、結果203 126 89 70 196 211 221 311 2711 1 1 1 2 2 2 3 3預測輸入特征為： 2003, 74, 111, 130, 4, 11, 21, 111, 710 4 5 6 8 1 2 7 31 2 2 2 3 1 1 3 1當 k=1 時預測分類為：1當 k=2 時預測分類為：1當 k=3 時預測分類為：2當 k=4 時預測分類為：2當 k=5 時預測分類為：2當 k=6 時預測分類為：2當 k=7 時預測分類為：1當 k=8 時預測分類為：1當 k=9 時預測分類為：1總結1. 根據訓練數據和結果可知，當k較小時【比如本次當k=11 ,若訓練數據 存在異常數據時容易出現預測錯誤的情況，因此一般K值都不能太小！2. 當 k 值較大時，某個分