python数据挖掘大作业选题

以下是几个Python数据挖掘大作业选题的参考：

1. 基于KNN算法的鸢尾花分类器：使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并评估算法的准确性。

2. 股票价格预测模型：使用Python和机器学习算法，构建股票价格预测模型，并从历史数据中进行验证。

3. 人脸识别系统：使用Python和深度学习算法，构建一个人脸识别系统，可以通过输入的图像识别出人脸并进行分类。

4. 情感分析器：使用Python和自然语言处理技术，构建一个情感分析器，可以对输入的文本进行情感分析，并输出文本的情感倾向。

5. 基于聚类的市场细分：使用Python和聚类算法，对市场数据进行聚类分析，从而实现市场细分和目标客户分析。

以上仅是一些参考，你可以根据自己的兴趣和能力选择适合自己的数据挖掘大作业选题。

相关问题

Python数据挖掘大作业选题

以下是一些Python数据挖掘大作业选题的建议：

1. 信用风险评估：使用机器学习算法对贷款申请人的信用风险进行评估，以预测他们是否会按时偿还债务。
2. 电商网站用户行为分析：利用数据挖掘技术分析用户行为，包括浏览、购买和评价等，以提高电商网站的营销策略和用户体验。
3. 医疗诊断预测：使用机器学习算法对医学影像数据进行分析，以预测患者是否存在某种疾病。
4. 新闻情感分析：使用自然语言处理技术对新闻文章进行情感分析，以了解公众对不同话题的情绪和态度。
5. 股票价格预测：使用机器学习算法对历史股票价格数据进行分析，以预测未来股票价格的趋势。
6. 电影推荐系统：利用数据挖掘技术对用户观看历史数据进行分析，以推荐用户可能喜欢的电影。
7. 人脸识别：使用深度学习算法对人脸图像进行分析，以识别人脸并进行分类。
8. 新闻自动摘要：使用自然语言处理技术对新闻文章进行自动摘要，以帮助用户更快速地了解文章内容。

希望这些选题能够帮助你找到适合的大作业选题。

python数据挖掘应用大作业选题

以下是一些Python数据挖掘应用的选题建议：

1. 基于机器学习的股票价格预测
2. 基于推荐算法的电影推荐系统
3. 基于聚类分析的客户细分及画像分析
4. 基于文本挖掘的舆情分析系统
5. 基于深度学习的图像识别与分类
6. 基于时间序列分析的交通流量预测
7. 基于关联规则挖掘的商品关联分析
8. 基于社交网络分析的用户行为分析
9. 基于自然语言处理的文本情感分析
10. 基于协同过滤算法的音乐推荐系统

希望以上建议能为你提供一些启示，祝你的大作业顺利完成！