探索Iris数据集的网络数据挖掘实验PPT

Fisher 的 Iris 数据集常被用作神经网络程序的测试数据集。数据集包含鸢尾花属植物的萼片和花瓣的长度和宽度数据。通过将类用数字标识（0-2），数据变为适合神经网络训练的格式。

在Explorer环境中进行网络数据挖掘实验，是当前研究的一个重要方向。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

在数据挖掘领域中，评估分类模型是一项关键任务。本次实验通过网络数据挖掘技术，深入探讨分类模型的有效性和性能。

执行聚类算法时，请点击“开始”按钮，然后进行网络数据挖掘实验。

WEKA处理的数据集通常为.arff格式的二维表，是进行Web数据挖掘实验的重要工具之一。

在网络数据挖掘实验中，选择合适的分类算法至关重要。

数据信息中的\"@data\"标记独占一行，其余是各个实例的数据。每个实例占一行，实例的各属性值用逗号\",\"分隔。如果某个属性的值是缺失值（missing value），则用问号\"?\"表示，且这个问号不能省略。例如：@data sunny,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes

这是一个文本格式的经典数据集。可使用记事本或 Excel 打开。