数据挖掘实践指南

这份指南提供了数据挖掘实验室中一系列实验，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等常见任务。每个实验都包含详细步骤和代码示例，帮助您快速掌握数据挖掘技术。

实验列表

  • 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约
  • 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法
  • 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机
  • 聚类：K-Means算法、层次聚类

获取代码与数据

实验所需代码和数据集可通过实验室平台获取。