数据挖掘课程设计：关联规则与算法实践

本资源是关于数据挖掘课程设计的详细指南，提供了五个候选题目供学生选择。以下是各部分的主要知识点： 1. **基本设计**： - **关联规则挖掘**：学生需实现Apriori和FP-Growth等频繁模式挖掘算法。这涉及到数据集的选择，如UCI的Molecular Biology (Splice-junction Gene Sequences) 数据集，学生需提交实验代码和挖掘出的频繁模式。支持度和置信度等参数需要自行设定并调整。 2. **具体任务**： - **候选3：关联规则项目**要求学生不仅要掌握频繁模式挖掘方法，还要实际操作并展示其结果。这个过程可能包括数据预处理、模式发现、以及评估结果的有效性。 3. **算法实施**： - 学生可以选择多种算法进行实验，例如在基本设计中，可以选择Bayes、DecisionTree、KNN等分类算法在Iris数据集上测试，对比不同算法的性能。同样，对于聚类算法，如K-means、DBSCAN、EM等，要在Protein-data数据集上进行测试。 4. **自定义内容**： - 学生可以使用他们工作中遇到的实际数据进行实验，但必须提供数据的大致描述，以便理解和评估。这样不仅增强了实践性，也体现了理论与实际应用的结合。 5. **时间管理和要求**： - 设计报告需包含详细的设计思路和实验步骤，没有硬性的代码量限制，但鼓励使用开源工具如Alphaminer、Weka。课程设计提交截止日期为12月21日晚12点。 6. **评分标准**： - 扩展设计的难度较高，但有更多的加分空间。实现更多的分类或聚类算法可以提高分数。此外，自主选择和理解问题的能力、清晰的报告撰写以及代码质量都将是评价的重要因素。 7. **数据集示例**： - 候选4中的网络数据集来源于DBLP，包含了科学家合作论文的信息，这为学生提供了实际挖掘网络数据中潜在关系的挑战。 该课程设计旨在通过实际操作，让学生深入了解和掌握数据挖掘的基本概念和技术，如频繁模式、分类和聚类算法，并学会如何运用这些工具解决实际问题。