构建UCI数据集上的合作网络分析与算法应用

实验二要求1主要关注在IT领域中构建和分析共同作者网络以评估学者的学术影响力。在这个实验中，参与者被要求在UCI数据集上实施分类和聚类算法，以提升对数据理解和分析能力。具体任务包括： 1. **个人任务**： - 选择一个UCI数据集进行任务，如分类或聚类，确保数据集大小足够以获取准确结果。 - 数据集分析：描述数据集的特征（如属性数量、类别等）和规模。 2. **数据预处理**： - 预处理数据，可能涉及清洗、标准化或缺失值处理，同时将数据集划分为训练集和测试集，例如最后10%作为测试集。 3. **算法实现**： - 对于分类任务，需实现KNN算法和逻辑斯蒂回归算法，以伪代码形式阐述。 - 对于聚类任务，需实现层次聚类（如自底向上或自顶向下合并）和K-means算法。 4. **模型评估**： - 使用多种聚类评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等）对比算法性能，并通过图表展示。 5. **实验报告要求**： - 报告中详细描述数据集和预处理步骤。 - 提供所选算法的伪代码实现。 - 分析不同K值对K-means聚类结果的影响，并展示对应图表。 - 对层级聚类预设簇数K的效果进行分析。 6. **提交内容**： - 数据预处理源码（如preprocessing.py）、KNN和逻辑回归/层次聚类/ K-means的实现源码（如knn.py、logistic_regression.py 和 hierarchical_clustering.py）。 - 实验报告以PDF格式提交，包含实验细节和结果分析。 此外，小组任务部分是推荐系统实践，参与者需使用MovieLens数据集，这是一个经典的电影推荐场景，涉及到数据挖掘和个性化推荐算法的应用。 通过这个实验，学生不仅能够锻炼编程技能，还能加深理解数据处理、机器学习算法以及它们在实际问题中的应用。同时，团队协作也促进了沟通和项目管理能力的提升。