数据挖掘实验手册：分类、关联与聚类任务探索

"该资源是一份20201版的数据挖掘实验指导书，旨在帮助学生将理论知识应用于实践中，涵盖了分类、关联分析和聚类三大任务，包括验证型和设计型实验。实验要求学生完成代码实现、撰写报告并提交预测结果。实验涉及的数据集包括UCI的soybean和蛋白质数据集，模型包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、SVM和随机森林等。设计型实验鼓励学生针对实际问题优化模型，例如采用模型组合方法改善性能。" 在这份数据挖掘实验指导书中，重点强调了以下几个知识点： 1. 数据挖掘任务分类：实验涵盖了分类、关联分析和聚类，这些都是数据挖掘的核心任务。分类旨在预测目标变量的类别，关联分析寻找项集之间的频繁模式，聚类则是无监督学习，用于发现数据的自然分组。 2. 实验层次：实验分为验证型和设计型。验证型实验要求学生理解并实现数据挖掘流程，包括数据预处理、模型构建与评估，强调模型的多维度分析和参数讨论。设计型实验则鼓励创新和问题解决，针对实际问题优化模型。 3. 数据集：实验使用了UCI的soybean和蛋白质数据集，这些公开数据集常用于教学和研究，具有实际背景，且包含缺失值和特征处理需求，有助于学生体验真实世界的数据挑战。 4. 模型选择：实验不限定模型，但提供了几个常见的选择，如决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机和随机森林。这让学生有机会对比不同模型的性能和适用场景。 5. 结果要求：除了实现基本分类模型并计算评估指标，还需要讨论模型参数的影响，对比预处理前后结果，以及不同模型间的分类效果，以增强对模型选择和优化的理解。 6. 提交材料：学生需提交代码源文件、详细报告和预测结果，强调了实验过程的记录和结果的可视化，培养良好的科研习惯和沟通能力。 7. 设计型实验优化：设计型实验鼓励学生面对模型的不足，尝试使用如bagging、boosting等集成学习方法提升模型稳定性和性能，体现了数据挖掘中的模型组合策略。 通过这份实验指导书，学生不仅能够掌握数据挖掘的基本技术，还能培养问题解决能力和创新思维，为未来在实际项目中应用数据挖掘技术打下坚实基础。