HNUST-数据分析技术课堂实验

1.要求

  • 1,从下列第一、二、三组实验中各至少选取一个算法进行实验,选修组实验不作强制要求;
  • 2,实验过程不限,目标在于锻炼算法实现过程,即可采用C、C++、Java、Python(建议)等任意语言编码,算法初始实验数据集可采用教材中的例题数据,亦可采用UCI国际公用数据挖掘标准测试数据集;

2.实验

第一组实验:Apriori关联规则算法、Close关联规则算法、FP-tree关联规则算法
第二组实验:KNN分类算法、ID3或C4.5决策树分类算法、Bayes或EM分类算法
第三组实验:k-Means或PAM划分聚类算法、AGNES或DIANA层次聚类算法、DBSCAN密度聚类算法
选修组实验:PageRank Web页面分级算法

3.实验内容 

  • k-Means聚类算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客
  • PageRank Web页面分级算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客
  • KNN分类算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客
  • Apriori关联规则算法 HNUST【数据分析技术】(2024)-CSDN博客

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