数据挖掘WEKA实验报告

1、数据挖掘-WEKA 实验报告三 姓名及学号：杨珍20131198 班级：卓越计科1301 指导老师：吴珏老师 一、实验内容 1、聚类算法（掌握 weka中k-means算法的使用） 1）加载 weather.arrf 文件，选择 SimplerKmeans 算法，使用默认参数，进 行聚类。对聚类结果进行分析。 2）使用EM算法进行聚类。 3）分别使用DBSCA和OPTICS算法进行聚类，对结果进行分析。 二、 实验步骤 .Niantwr of1 Within cluatr 二卫 cf acruazcd cmss; 2.1435SB23157S7 Iritiisl ja-ioq pgint (r

2、andan); Cluster 0; S +12.9#.47P1.4. Iris-vEicclQr Cluster 1: 6 + 2f 29P 4.3 1,3. IrLB-VBEBXcoloz Missing val-e globally rsplayed with aeaa/node Fial cluer entroids: C： n-inrifr Attribute Full Data (101 0 1103) 1 (50) SFpa leiigTh 5,B33 C.362 s, DQg nu砂时ath 3,54 2+572 3-4L3 pet al length 3.7527 4.906

3、 L.454 pctalvidth 1*1337 1.676 0.244 class ri3-3C333 IzinF33.C 313F Ir-3-36353 (2)使用EM算法进行聚类 A Weka Clusterer Visualize: 04:47:02 - EM (inl IiLS ucenumber 皿ui；iI T; it;BlLtaftki Jim) L aGL cur Lius t ar (.Hanii J E. alsct Zus t -one a Besst Clear Open Save Plot： C1S5 cq1?ut EH K UjBber of c1jalce se

4、lftcte-3 by cicbs 丁甘 1二ioc: 4 ffjnfevf of . *l*eaL1cIia24 2iaie Ait r Laic* D 【叽血 1 2 (0.2) 3 |0+14| ollenixt. WflC； 5.H7 CM e.tc atd cfen-. d*3 HC：B I II J 5.4 i 4.4 )si l.E+1. Tx4申-msp? SaOiid Iria-seceiSH 】iM崭 ZCL 薪亡r l齐乩并 1.5PC.3P :rU fc.a*h Iri j-mrtEM eLj a吐l二上 :EUrltQ4* Ztir-BetnM ZeIj ZiL -a

5、L2!. 使用OPTICS进行聚类 Q weka.gui.GerwricOSectEditor ka clusitrtrs. OPTICS Basic implementation of OPTICS clustering algorithm that should Fo广 be used as a reference for runtime benchmarks: more sophisticated implementations exist! Clustering of new instances is not supported. databas eOutput debug distanceFuncti on doHotCheckC apabili ti es epsilon minFoints showGUI wri teOPIICSresults Mor* Capabiliti es False C1T Q亠 Open. Save. UK. I ancel 二、思考与分