"基于sklearn的数据分类挖掘实训报告：Iris和Digits数据集分析"

本数据挖掘实训报告主要是基于sklearn进行数据分类挖掘的项目任务。首先，我们学习了sklearn数据挖掘的基本功能，然后利用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行了数据分类分析。在项目环境及条件方面，我们使用了sklearn-0.18.0、python-2.7.13、numpy-1.11.3 mkl-cp27-cp27m-win_amd64、scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64、matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64等工具。 在实验数据方面，我们使用了Iris数据集和Digits数据集。Iris数据集是由Fisher在1936年收集整理的，包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，可以通过花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这4个属性预测鸢尾花卉属于三个种类中的哪一类（Setosa、Versicolour、Virginica）。Digits数据集是美国著名数据集NIST的子集，属于模式识别常用实验数据集，图像是灰度图像，分辨率为8x8。 在项目内容及过程中，我们按照任务要求，首先对数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据标准化等工作。然后，我们分别运用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行了数据分类分析，对结果进行了比较和评估。通过对结果的比较和评估，可以得出使用不同算法进行数据分类的效果不同，对于不同类型的数据集，需要选择合适的算法来进行分类分析。最终，我们得出了结论并总结了经验教训。 通过本次数据挖掘实训项目，我们不仅熟悉了sklearn数据挖掘的基本功能，并且掌握了多种分类算法的使用方法，也学习了如何对实验数据进行预处理，并且学会了如何对分类结果进行评估和比较。这些对于我们进一步的数据挖掘研究和实践具有重要的意义。希望通过本次实训项目的学习和实践，我们可以更好地应用数据挖掘技术进行实际问题的解决，为实际应用提供更多有益的信息和决策支持。