实验分类

利用Weka工具对分类算法进行实验分析，探讨其在数据挖掘任务中的应用。

数据挖掘实验分类与方法 数据挖掘实验可根据目标和方法进行分类。常见的分类包括： 预测模型: 构建模型预测未来趋势或结果，例如客户流失预测。 关联规则: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。 聚类分析: 将数据划分到不同的组，例如客户细分。 每个类别都包含多种试验方法，例如决策树、支持向量机、Apriori算法、K-means算法等。 实验步骤 数据挖掘实验通常遵循以下步骤： 数据准备: 收集、清洗、转换数据。 特征选择: 筛选与目标相关的特征。 模型构建: 选择合适的算法并训练模型。 模型评估: 使用测试数据评估模型性能。 结果解释: 分析结果并得出结论。

决策树分类概述 决策树是一种在机器学习和人工智能领域中被广泛应用的监督学习算法，尤其在分类问题上表现突出。通过构建一棵树状模型，它可以执行一系列的决策，最终预测目标变量。在“机器学习实验3-决策树分类实验下”中，学生将深入理解和实践决策树的核心概念，包括基尼系数、参数调优和与其他分类算法的对比。 一、决策树分类原理 决策树的构建主要基于信息熵或基尼不纯度等准则。基尼系数用于衡量分类纯度，数值越小表示分类越纯净。在生成过程中，每次选择划分属性时，会选取使子节点基尼系数减小最多的属性，从而尽可能聚集类别纯度高的样本。这一算法称为 ID3（Information Gain） 或 CART（Classification and Regression Trees）。 二、决策树分类算法实现 实验要求学生实现决策树分类算法，通常涉及以下几个步骤：1. 选择最佳划分属性：根据基尼系数或信息增益，选取最优划分属性。2. 创建子节点：根据选择的属性将数据集划分为子集。3. 递归构建决策树：对每个子节点重复上述步骤，直到满足停止条件（如最小样本数、最大深度或信息增益阈值等）。4. 剪枝：为防止过拟合，删除不必要的分支。 三、决策树参数设置 决策树的性能与参数选择密切相关。常见的决策树参数包括：- 最大深度（max_depth）：限制树的最大深度，防止过拟合。- 最小叶子节点样本数（min_samples_leaf）：控制一个叶子节点最少所需的样本数，防止过度细分。- 最小分割样本数（min_samples_split）：创建新分支所需的最少样本数。- 最小分割样本比例（min_samples_split_ratio）：相对于总样本数的最小分割样本数。- 随机化（random_state）：用于随机抽样特征和划分点，以增加模型多样性。 四、与其他分类器的对比 在实验中，决策树与KNN（K-最近邻）、贝叶斯分类器和随机森林进行了对比：- KNN：简单直观，泛化能力强，但计算复杂度较高。- 贝叶斯分类器：基于概率假设，易于理解，但特征独立性假设可能导致欠拟合。- 决策树：解释性强，但易过拟合。- 随机森林：通过集成多棵决策树提升稳定性和准确性，适应性较强。 五、交叉验证与准确率 交叉验证是评估模型性能的重要方法，例如k折交叉验证（k-fold cross-validation）。

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。

本仓库包含我本科论文项目“基于 CNN 的新型智能垃圾桶自动垃圾分类实验”的部分媒体、代码和数据集。 该项目开发了一种能够自动分类并隔离常见可回收垃圾的智能垃圾桶设备。该设备利用卷积神经网络 (CNN) 模型、计算机视觉算法和普通 RGB 摄像头实现自动分类。当垃圾投入设备后，系统会对其进行分类，并使用伺服电机驱动的灵巧机械系统将其隔离到指定的隔间中。 Fotini10k 数据集 该项目使用了 Fotini10k 数据集用于 CNN 模型的训练和测试。

在网页数据挖掘实验中，我们进行了分类错误散点图的详细分析。

在网络数据挖掘实验中，选择合适的分类算法至关重要。

本实验使用FAMALE.TXT和MALE.TXT作为训练样本集，构建Bayes分类器，并通过测试样本数据对其进行验证。实验过程详细记录了文档和代码解释。

煤矿企业自动化系统中，文本分类方法的选择是一个关键问题。为了综合评估常用的分类方法的性能，分析了朴素贝叶斯（NB）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）这三种方法，并使用开源数据挖掘平台WEKA进行了模拟实验。

这些MATLAB脚本已被用于训练和评估卷积分类受限玻尔兹曼机。该实验结合了生成与鉴别特征学习，应用于肺部CT分析。