"基于Weka的数据挖掘实验报告：威斯康辛乳腺癌分类算法性能比较分析"

数据挖掘实验报告.doc，是关于数据挖掘课程的实验报告，使用Weka平台对乳腺癌数据集进行分类的实验。实验的目的是运用数据挖掘中的分类算法对数据集进行分类，并对算法结果进行性能比较，同时针对不同数量的训练集进行对比实验。实验使用了来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Breast Cancer Wisconsin (Original)的数据，主要使用其中的Breast Cancer Wisconsin (Original) Data Set数据。实验环境采用Weka平台，Weka是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件，提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 实验步骤分为数据预处理和分类算法性能比较。数据预处理阶段针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，数据属性包括样本代码，丛厚度，细胞大小，细胞形状，边际粘连，上皮细胞大小，裸核，染色质，核仁，有丝分裂和分类。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。在分类算法性能比较阶段，对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图。实验的目的是通过比较算法结果，找到最适合该数据集的分类算法。 实验结果分析显示，基于Weka平台的分类算法在对乳腺癌数据集进行分类方面取得了较好的效果。性能比较图显示，在不同数量的训练集下，各分类算法的性能表现有所不同，但整体来看，分类算法在该数据集上都表现出了较高的准确性和稳定性。通过实验，对乳腺癌数据集的分类算法性能进行了全面的比较，为进一步研究提供了重要的参考。 综上所述，本次实验主要是基于Weka平台对乳腺癌数据集进行分类的实验，实验结果表明，Weka平台的分类算法在该数据集上取得了较好的性能。实验报告对数据挖掘课程的学习和实践具有一定的参考价值，为进一步研究和实践提供了重要的指导。