数据挖掘实验3——分类
实验步骤：
主要步骤：数据选择——〉数据挖掘——〉结果评价——〉应用模型预测——〉结果输出
例1分类挖掘在贷款审批中的应用
1、打开I-Miner软件（开始——程序——Insightful Miner，选择“创建新工作簿”——按“确定”；
2、数据选择：按住“读Excel文件”图标（“数据读入”——“读Excel文件”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中；
然后进行如下属性设置：（右击“读Excel文件”图标，打开“属性”编辑框）
1）通过“浏览”按钮选中待挖掘的数据（从FTP上下载的“Credit Screening”Excel文件）；
2）选择工作簿为“Credit Screening”；
3）设置缺省列类型为“Category”；
4）点击“更新预览”按钮，查看是否能够读取出数据。
再后运行“读Excel文件”图标（右击“读Excel文件”图标，选择“运行至此”）。
3、创建分类模型：按住“分类型决策树”图标（“模型”——“分类型模型”——“分类型决策树”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中，并将其与“读取Excel文件”连接起来；
然后进行如下属性设置：（右击“分类型决策树”图标，打开“属性”编辑框）
1）选择分类的目标属性：本实验中设置“因变量列”为列“Granted”；
2）选择决策属性：本实验中将所剩下的“可用列”设置为“自变量列”；
3）其他属性采用默认设置；
再后运行“分类型决策树”图标（右击“分类型决策树”图标，选择“运行至此”）。
4）查看决策树：右击“分类型决策树”图标，选择“查看器”，就可以看到刚才创建的决策树模型。
5、应用模型预测：
按住“预测”图标（“模型”——“预测方法”——“预测”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中，并将其与“分类型决策树”连接起来；同时将其与一待预测的数据文件（可将预测的数据保存至Excel文件，如predict.xls，然后按步骤2所示方法进行设置）连接起来。
再后右击“预测”图标，选择“运行至此”。
6、结果输出：
按住“写文本文件”图标（“数据输出/写文件”——“写文本文件”），将其拉入右侧的“工作簿”（WorkSheet）中，并将其与“预测”连接起来；
然后进行如下属性设置：（右击“写文本文件”图标，打开“属性”编辑框）
1）在“属性”页面，点击“浏览”，选择输出文本文件保存的路径。
2）在“文件名”文本框中，点击浏览选择输出文件路径，然后再键入result.txt。在“分隔符”列表框中选择tab delimited。点击“确定”。
3）运行该步骤即可。
4）打开result.txt查看预测结果。
例2．分类挖掘在电信客户流失中的应用
文件“分类-客户数据”是某移动运营商的部分客户数据，试用决策树ID3算法对其客户流失分析。
例3．回归分析
某市场连续12天卖出黄瓜的价格和数量的调查数据如文件“黄瓜”所示，试求：黄瓜销量对价格的回归方程，并用它去预测“黄瓜_预测”中的数据。
数据挖掘实验4——聚类
例1．文件“Iris” 是三类花关于花瓣的数据，5个属性为：
1. sepal length in cm
2. sepal width in cm
3. petal length in cm
4. petal width in cm
5. class（数据的已知类别）:
-- Iris Setosa
-- Iris Versicolour
-- Iris Virginica
请用k-means算法对前4个属性进行聚类，并将聚类结果（算法自动为每个数据的判类）与第五个属性（class为数据的真实类别）进行比较。例2．文件“聚类-客户数据”是某移动运营商的部分客户数据，试用k-means方法对其客户细分。（可参考文档《应用k-means方法进行客户细分》）
遗传学实验设计书 王伊丹 13303161 生物技术与应用专业 一．单因子实验 杂交组合题目 果蝇的翅型单因子杂交实验 基本原理 （1）分离定律：一对基因在杂合状态下不互相影响，各自保持相对的独立性，而在形成配子时互相分开，并按原样分配到不同的配子 中。 （2）单因子杂交是指一对等位基因间的杂交。野生型果蝇是长翅（+/+）,其翅长超出腹部末端约1/3。残翅果蝇的双翅已退化，只留下少 量残迹（vg/vg）,无飞行能力。Vg的基因座位位于第二染色体， 对长翅（+）完全隐形。 （3）果蝇的翅型决定基因是一对等位基因，野生型果蝇是长翅（+/+)，突变体为残翅（vg/vg)。用长翅与残翅果蝇杂交，子一代（F1) 都是长翅。子一代系内交配，子二代产生性状分离，长翅：残翅 为3:1。 实验方法步骤 （1）确定杂交亲本为野生型长翅果蝇品系（18#）和突变型残翅果蝇（2#)，挑选处女蝇。 （2）配好杂交组合：①正交组合：野生型长翅18#（♀）×突变型残翅2#（♂）。用消毒过的毛笔把3-4只长翅处女蝇扫入培养瓶中，然后把培养瓶水平放置，以免麻醉状态下的果蝇沾到培养基或水珠被闷死，随即用同样方法扫入3-4只残翅雄蝇，塞进棉塞，贴好标签，保持水平放置直至果蝇苏醒，移入25℃恒温培养箱中培养。 ②反交组合：突变型残翅2#（♀）×野生型长翅18#（♂），杂交方法同①。 （3）培养7天后把亲本果蝇成虫全部倒出处死。 （4）再过7天F1成蝇出现，把F1成蝇转移到经过消毒的空瓶进行适度麻醉，观察F1翅形变化。再将5-6对适度麻醉的F1成虫转入另一培养瓶，标签表明品系号，正反交各转一瓶。 （5）过7天，将F1成虫全部倒出处死，已有卵和幼虫的培养基放回培养箱中继续培养。 （6）再过7天，F2成虫出现，开始观察，可以连续观察7天左右，记录翅形变化结果。 实验结果预测
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.doczj.com/doc/8e17077597.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.doczj.com/doc/8e17077597.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘 实验步骤 1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。要求： 描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果 Apriori 算法： 1、发现频繁项集，过程为 （1）扫描 （2）计数 （3）比较 （4）产生频繁项集 （5）连接、剪枝，产生候选项集 （6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集 2、产生关联规则 （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； （2）对于L的每个非空子集S，如果 P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值) 则输出规则“S=>L-S” Weka 中有关Apriori 的参数：
1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2. classindex 类属性索引。如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。 3.delta 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。 5. metricType 度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。 在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是： a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度. b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B) Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切
环境监测实验
环境分析实验教案任课教师：赵艳琴 河北联合大学 化学工程学院
实验五. 差值紫外吸收光谱法测定废水中微量苯酚 一、实验目的及要求 1. 学会使用紫外－可见分光光度计； 2. 掌握差值吸收光谱法测定废水中微量苯酚的方法。 二、实验原理 酚类化合物在酸、碱溶液中发生不同的离解，其吸收光谱也发生变化。 λ为210nm 例如，苯酚在紫外光区有两个吸收峰，在酸性或中性溶液中， max λ位移至235nm和288nm： 和272nm，在碱性溶液中， max 图1为苯酚在两种溶液中的吸收光谱。在紫外分析中，有时利用不同的酸、碱条件下光谱变化的规律直接对有机化合物进行测定。 图1 苯酚的紫外吸收光谱 曲线A:在0.1mol/L KOH溶液中苯酚的吸收光谱； 曲线B: 在中性溶液中苯酚的吸收光谱； 曲线A－B：苯酚的差值光谱
废水中含有多种有机杂质，干扰苯酚在紫外区的直接测定。如果将苯酚的中性溶液作为参比溶液，测定苯酚碱性溶液的吸收光谱，利用两种光谱的差值光谱，就有可能消除杂质的干扰，实现废水中苯酚含量的直接测定。这种利用两种溶液中吸收光谱的差异进行测定的方法，称为差值吸收光谱法。 三、仪器与试剂 仪器：紫外—可见分光光度计；容量瓶（50mL 10个）；吸量管(10mL,5mL)。 试剂：苯酚标准溶液：称取苯酚0.004 mol·L -1；KOH 溶液：0.1mol·L -1。 四、实验步骤 1. 配制苯酚的标准系列溶液 将10个50 mL 容量瓶分成两组，各自编号。按表1所示加入各种溶液，再用水稀释至刻度，摇匀，作为苯酚的标准系列溶液。 表1 配制溶液数据表 2. 绘制苯酚的吸收光谱 取上述第3号的一对溶液，用1cm 吸收池，以水作参比溶液，分别绘制苯酚在中性溶液和碱性溶液中的吸收光谱(250nm-320nm)。然后用苯酚的中性溶液作参比溶液，绘制苯酚在碱性溶液中的差值光谱，将数据填入表2，找差值光谱中的最大吸收波长。 3. 测定苯酚两种溶液的光谱差值 从上述绘制的差值光谱中，选择288nm 附近最大吸收波长作为测定波长 max λ，在紫外可见分光光度计上固定测定波长为max λ， 然后以中性溶液为参
【实验原理与目的】 神经肌肉接头处的兴奋传递过程有三个重要的环节：一是钙离子促进神经轴突中的囊泡膜与接头前膜发生融合而破裂；二是囊泡中的乙酰胆碱释放到神经肌肉接头间隙；三是乙酰胆碱与接头后膜上的受体结合，引发终板电位。乙酰胆碱（Acetylcholine,ACh）是一种重要的神经递质，是连接每个运动神经元和骨骼肌之间的信使。如果ACh的传递受阻，肌肉就不能收缩。箭毒是美印第安人在猎箭头部涂抹的一种毒药，它能够占用并阻塞ACh 受体的位置，能竞争性阻断ACh 的去极化作用致使神经递质不能影响肌肉。能与ACh 竞争神经肌接头处的nm胆碱能受体，但不激动受体，因而使骨骼肌松弛。抗胆碱酯酶药可拮抗其肌肉松弛作用，新斯的明是胆碱酯酶抑制剂，可通过抑制胆碱酯酶增减乙酰胆碱在肌接头间隙的浓度。故筒箭毒过量可用适量新斯的明解救。筒箭毒与乙酰胆碱竞争性结合乙酰胆碱受体，注射新斯的明后使突触间隙内的乙酰胆碱浓度升高而使竞争性增强，故乙酰胆碱与受体接触增多，从而使肌无力症状减弱。 本实验的目的是探索筒箭毒对神经--肌接头处兴奋传递的影响极其相关机制；观察筒箭毒的肌松作用，分析其作用点；了解新斯的明对抗筒箭毒的作用。 【实验对象】 大白鼠，体重250g以上。
【实验器材和药品】 Powerlab 一套（主机，刺激器，张力换能器），手术器械一套，小动物人工呼吸机，气管插管，棉线，大头针，铁架台，注射器 0.001g%筒箭毒碱，0.005g%新斯的明，25%乌拉坦，1.5%普鲁卡因，生理盐水 【实验方法】 1.大鼠称重，麻醉；25%乌拉坦腹腔注射0.5ml/100g麻醉。然 后仰卧固定于鼠手术床上，分离气管及颈外静脉，分别插入气 管插管和静脉插管，准备好人工呼吸机。数分钟后翻正反射消 失，即可进行实验； 2.分离坐骨神经；在髋关节后，坐骨结节内凹陷处切开皮肤，钝 性分离肌肉，暴露一段坐骨神经，用浸有1.5%普鲁卡因的棉 线围绕坐骨神经打一个结，在坐骨神经干上做传导阻滞麻醉，排除下行干扰； 3.分离腓神经；在外侧剪开皮肤，钝性分离肌肉组织，分离腓神 经，神经穿线备用； 4.分离胫前肌；将大鼠两前肢固定在手术台（仰卧），从后置踝 关节正前方向剪开小腿皮肤，剪断踝关节前部韧带，分离胫前 肌肌腱，沿胫骨分离胫前肌（注意不要损伤血管），在踝部的 胫前肌肌腱处扎线，与结扎线远端切断肌腱； 5.安装并设定powerlab记录肌张力的chart设定文件；调定刺
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
附录2: 实验指导材料 实验指导 实验1 水的物理性质检验 实验2 水中碱度的测定 实验3 水中总硬度的测定 实验4 水中阴阳离子的测定 实验5 水中溶解氧的测定 实验6 高锰酸钾指数的测定 实验7 化学需氧量的测定 实验8 生化需要量的测定 实验9 大气中氮氧化物的测定 实验10 固体中有害物质的测定 实验一、水的物理性质检验 一、色度 ( 一) 铂-钴标准比色法 仪器: 1.50mL成套具塞比色管, 2.离心机。 试剂 : 1．铂-钴标准溶液: 称取1．246g氯铂酸钾K2PtCl6, 再用称量瓶称取1．000g 干燥的氯化钴CoCl2·6H2O, 共溶于100mL去离子水中加入100mL HCl , 将此溶液转移至1000mL容量瓶中, 再稀释至标线, 此标准溶液的色度为500度。 步骤: 1．标准色列的配制: 取50mL比色管11支, 分别加入铂-钴标准溶液0, 0．50、 1．00、 1．50、 2．00、 2．50, 3．00, 3．50, 4．00, 4．50、 5．00mL,
加去离子水至标线, 摇匀。即配制成色度为0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50度的标准色列, 密封保存, 可长期使用。 2.．水样的测定取50ml透明的水样于比色管中, 如水样色度过高, 可取适量水样, 用去离子水稀释至50mL与标准色列进行比色( 观察时, 可将比色管置于白磁板上, 使光线从管底部向上透过柱液, 目光自管口垂直向下观察) , 将结果乘以稀释倍数。 计算 C =M V ×500 式中, C—水样的色度, 度; M—相当于铂钴标准溶液用量, mL; V—水样体积, mL 问题: 用铂钴标准法测定水的色度有何适用范围? ( 二) 稀释倍数法 仪器 50mL具塞比色管, 其标线高度要一致。 步骤 1．取100－150mL澄清水样置烧杯中, 以白色瓷板为背景, 观测并描述其颜色种类。 2．分取澄清的水样, 用水稀释成不同倍数, 分取50mL置于50mL比色管中, 管底部衬一白瓷板, 由上向下观察稀释后水样的颜色, 并与蒸馏水相比较, 直至刚好看不出颜色, 记录此时的稀释倍数。 ( 三) 分光光度法 仪器 1．分光光度计 2．离心装置。 步骤
假设：筒箭毒能与乙酰胆碱竞争神经肌接头处的nm受体，使肌肉松弛 【实验原理与目的】 神经肌肉接头处的兴奋传递过程有三个重要的环节：一是钙离子促进神经轴突中的囊泡膜与接头前膜发生融合而破裂；二是囊泡中的乙酰胆碱释放到神经肌肉接头间隙；三是乙酰胆碱与接头后膜上的受体结合，引发终板电位。乙酰胆碱（Acetylcholine,ACh）是一种重要的神经递质，是连接每个运动神经元和骨骼肌之间的信使。如果ACh的传递受阻，肌肉就不能收缩。箭毒是美印第安人在猎箭头部涂抹的一种毒药，它能够占用并阻塞ACh 受体的位置，能竞争性阻断ACh 的去极化作用致使神经递质不能影响肌肉。能与ACh 竞争神经肌接头处的nm胆碱能受体，但不激动受体，因而使骨骼肌松弛。抗胆碱酯酶药可拮抗其肌肉松弛作用，新斯的明是胆碱酯酶抑制剂，可通过抑制胆碱酯酶增减乙酰胆碱在肌接头间隙的浓度。故筒箭毒过量可用适量新斯的明解救。筒箭毒与乙酰胆碱竞争性结合乙酰胆碱受体，注射新斯的明后使突触间隙内的乙酰胆碱浓度升高而使竞争性增强，故乙酰胆碱与受体接触增多，从而使肌无力症状减弱。 本实验的目的是探索筒箭毒对神经--肌接头处兴奋传递的影响极其相关机制；观察筒箭毒的肌松作用，分析其作用点；了解新斯的明对抗筒箭毒的作用。 【实验对象】 大白鼠，体重250g以上。 【实验器材和药品】 Powerlab 一套（主机，刺激器，张力换能器），手术器械一套，小动物人工呼吸机，气管插管，棉线，大头针，铁架台，注射器 0.001g%筒箭毒碱，0.005g%新斯的明，25%乌拉坦，1.5%普鲁卡因，生理盐水
【实验方法】 1.大鼠称重，麻醉；25%乌拉坦腹腔注射0.5ml/100g麻醉。然后仰卧固定于鼠 手术床上，分离气管及颈外静脉，分别插入气管插管和静脉插管，准备好人工呼吸机。数分钟后翻正反射消失，即可进行实验； 2.分离坐骨神经；在髋关节后，坐骨结节内凹陷处切开皮肤，钝性分离肌肉，暴 露一段坐骨神经，用浸有1.5%普鲁卡因的棉线围绕坐骨神经打一个结，在坐骨神经干上做传导阻滞麻醉，排除下行干扰； 3.分离腓神经；在外侧剪开皮肤，钝性分离肌肉组织，分离腓神经，神经穿线备 用； 4.分离胫前肌；将大鼠两前肢固定在手术台（仰卧），从后置踝关节正前方向剪 开小腿皮肤，剪断踝关节前部韧带，分离胫前肌肌腱，沿胫骨分离胫前肌（注意不要损伤血管），在踝部的胫前肌肌腱处扎线，与结扎线远端切断肌腱； 5.安装并设定powerlab记录肌张力的chart设定文件；调定刺激器有关参数； 6.连接仪器；手术操作完成后，将胫前肌与powerlab的张力换能器向连接，腓 神经处安放刺激电极。最适负荷设定为10g左右。稳定一段时间后，于给药前记录一段正常的肌肉收缩曲线； 7.缓慢静脉注射0.001%筒箭毒碱0.1ml/100g,从仪器上观察肌肉收缩曲线的变 化情况； 8.待肌肉收缩曲线再次稳定或完全消失后，停止刺激，同时缓慢静脉注射0.005% 新斯的明0.15ml/100g,观察肌肉收缩曲线的变化情况。 【预期结果】 注射筒箭毒后肌肉收缩曲线幅度变小甚至消失，即肌肉处于肌无力状态，注射新斯的明后肌肉收缩曲线又基本恢复正常，即肌肉恢复正常收缩状态；
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业） 江西财经大学国际经贸学院 编写人：戴爱明
目录 前言 (1) 实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5) 实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9) 实验三、决策树C5.0 建模 (17) 实验四、关联规则挖掘 (30) 实验五、聚类分析（异常值检测） (38)
前言 一、课程简介 商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。 数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。
以下所附签名者代表已审阅并确认此份标准作业程序书所明列的细则且了解所有职责归属。
1.目的 1.1.为车间（配料间）空气、人员、器具、纯水、包材消毒提供微生物控制检测依据，最终保 证产品质量。 2.适用范围 2.1.适用于车间（配料间）空气、人员、器具、纯水、包材消毒的微生物控制和检测。 3.职责 3.1.品管部：负责本标准的制定、修改、解释，对规定内容进行检测。 3.2.生产部：负责车间空气、人员、器具、纯水、包材消毒的微生物控制。 3.3.储运部：负责配料间的微生物控制。 4.作业内容 4.1.车间（配料间）空气菌落总数内控标准 4.1.1.制作间＜1200cfu/m3，即＜8cfu/平皿。 4.1.2.预处理间、配料间（配料中转间）＜1000cfu/m3，即＜7cfu/平皿。 4.1.3.半成品中转间、半成品库（含液洗库）、分装走廊、分装间、冷配间、净瓶储存室 ＜800cfu/m3，即＜5cfu/平皿。 4.1.4.抽检频率：制作间、预处理间、半成品中转间、半成品库、分装间走廊、分装间、 冷配间、净瓶储存室、配料间（配料中转间）每周至少抽检一次。 4.1. 5.包装间每周抽检一次，不作为判定依据，只作为空气质量跟踪和检查的参考依据。 4.1.6.取样数量：制作间6个，冷配间3个，包装间5个，预处理间3个，净瓶储存室3个， 膏霜半成品库3个，液洗半成品库3个，半成品中转间2个，分装走廊3个、分装间5个，配
料间4个，配料中转间2个。 4.1.7.取样方式:取样皿按取样区域面积均衡放置（不得放于风口处或进出口处），暴露 时间5分钟，离地面不得低于40cm，不得高于1.5m。 4.1.8.检测方法:按照《车间洁净度检测作业指导书》进行检测。 4.1.9.结果判定：根据检测结果取平均值，如不符合上述标准则判定为不合格。 4.2.车间（配料间）空气霉菌内控标准 4.2.1.分装间、分装走廊、净瓶储存间、冷配间、半成品中转间、半成品库＜500 cfu/m3 ， 即＜3cfu/平皿。 4.2.2.制作间＜1000cfu/m3 ，即＜7cfu/平皿。 4.2.3.预处理间、配料间（配料中转间）＜800cfu/m3，即＜5cfu/平皿。 4.2.4.每月至少抽检一次。 4.2. 5.取样数量同4.1.6；取样方式同4.1.7；检测方法:同4.1.8。 4.2.6.结果判定：根据检测结果取平均值，如不符合上述标准则判定为不合格。 4.3.纯水菌检内控标准。 4.3.1.纯水每天生产前抽检一次，内控标准＜100cfu/ml。 4.3.2.取样:每天生产第一料加水前从出水口取样，分成两份作平行样，取平均值。 4.3.3.检测方法：同4.1.8。 4.3.4.判定: 根据检测结果取平均值，如不符合上述标准则判定为不合格。 4.4.器具菌检内控标准 4.4.1.准灌装机料斗、输料管道、勺子（或铲子）、半成品桶内壁、导流槽等与膏体接触
盐酸左氧氟沙星片人体生物等效性研究 试验设计书 1 试验目的 考察国产盐酸左氧氟沙星片的人体相对生物利用度和生物等效性。 2 药品： 2.1 试验药品(T)：盐酸左氧氟沙星片，规格：100mg/片，批号：，标示量：99.4%。由南京三锐药业有限公司研制提供。 2.2 参比制剂(R)：盐酸左氧氟沙星片（左福欣），规格100mg/片，批号：0305112，批准文号：国卫药准字H20010221，由湖南正清制药集团股份有限公司生产，有效期：2005年5月。 2.3 标准对照品：左氧氟沙星标准品（中国药品生物制品检定所，130455-200202，含量：97.2％）。 3 健康志愿者的选择及给药方法： 3.1 健康志愿者选择 选用20名男性，年龄22-24岁，体重应符合标准体重±10%范围，无心、肺、肝、肾、消化道、神经系统、精神异常及代谢异常等病史，无烟酒等不良嗜好，无过敏史，无体位性低血压。经体检各项指标（如血压、心率、心电图、呼吸状况、肝肾功能、血尿常规和胸部透视）无异常。试验前两周停用任何药物，受试前一周向受试者说明研究的药物和试验内容，并签署知情同意书。
3.2 试验设计： 采用单盲、单剂量、随机、2×2交叉试验设计。即将20名健康受试者随机分为两组，每组各10名。1组先服参比药R，然后服试验药T，两次服药相隔二周，以O表示，即ROT。2组服药顺序为TOR。给药前12小时进清淡晚餐后禁食过夜，于次日早晨空腹口服受试制剂或参比制剂200mg，用200ml温开水送服。服药后2h可以饮水；服药后4h进统一标准午餐。 4 取血时间点的确定 取血时间点：服药前取静脉血一次为空白对照，分别于给药后0.333，0.667，1，1.5，2，3，4，6，8，12，24 h时取静脉血3.5ml，血标本收集于肝素化试管内，3000rpm离心10min，取血浆，-40℃保存。 5 血浆样品的处理： 于1.5ml离心管（EP管）中加入待测血浆0.5ml，混匀后加入70%高氯酸30μl，涡旋30秒，12000rpm离心10min，取上清夜20μl进HPLC检测。 6 高效液相色谱法 6.1 HPLC条件 6.1.1 仪器：高效液相色谱仪为Agilent1100系列，包括G1322A 在线脱气机，G1311A 四元泵，G1316A温控箱，G1315B二极管阵列检测器，G1328B手动进样器和Agilent 化学工作站（Rev A.08.03.[847]）。 6.1.2色谱条件：色谱柱为ZORBAX Eclipse XDB-C18（4. 6×150mm，
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
初中生物实验设计方案格式 方案是计划中内容最为复杂的一种由于一些具有某种职能的具体工作比较复杂不作全面部署不足以说明问题因而公文内容构成势必要繁琐一些一般有指导思想、主要目标、工作重点、实施步骤、政策措施、具体要求等项目下面小编为大家搜索整理了初中生物实验设计方案格式希望对大家有所帮助 一、实验名称：临时装片、切片、涂片的制作、观察和指导 二、实验目标：让学生通过独立自主的制作临时装片、切片、涂片的方法来感知细胞的形态和结构从而使学生对细胞达到一定的认识为以后的教学作下铺垫制作临时装片的成功对提高学生的生物学兴趣和生物科学素养都起着重要的作用同时这样锻炼了学生的动手能力也培养了学生的自己动脑思考的能力 三、实验方法及步骤： （一）实验材料：显微镜、载玻片、盖玻片、镊子、刀片、吸水纸、解剖针、毛笔、滴管、擦镜纸；清水、碘酒溶液；西红柿、空心莲子草、洋葱；创可贴（切片时可能会有人受伤） （二）实验步骤： 1、临时装片的制作 ⑴准备 擦用擦镜纸把载玻片和盖玻片擦拭干净 改进：将洁净的纱布改为擦镜纸擦拭玻片时要注意用左手的拇指和食指夹住玻片的两端右手的拇指和食指衬垫上洁净的纱布后夹
在玻片两面同时擦拭以防将玻片损坏滴用滴管在载玻片中央滴12滴清水 改进：在制片时至少滴2滴清水这样加盖玻片时盖玻片下的空间中水较充盈气泡就少细胞的活性也较好取用刀片在洋葱表面上划“井”字（大约.5cm2）用镊子撕取外表皮 问题：由于叶表皮皱缩、学生不熟练等导致撕下的表皮薄膜过厚在显微镜视野中难以找到理想的观察对象致使实验效果较差改进：首先将洋葱鳞片叶切成宽1.1.5cm的纵向窄条再用刀片将洋葱鳞片叶内侧表皮划成小块(切忌划透)然后用镊子夹住所划表 皮的边缘将其轻轻取下(洋葱鳞片叶内侧表皮易与叶肉分离操作简便)即可这一改进降低了实验操作难度提高了制片质量放把撕取的表皮 浸入载玻片上的水滴中并展平 ⑵盖盖玻片 盖用镊子夹起盖玻片使它的一边先接触载玻片上的水滴然后缓缓地放下盖在要观察的材料上 ⑶染色 染：将玻片倾斜1度左右从高的一侧滴入碘液让其自己流入玻片问题：染色时书中要求是把12滴碘液滴在盖玻片的一侧然后用吸水纸从盖玻片的另一侧吸引使染液浸润标本的全部然而部分同学可 能将盖玻片下所有水全部吸干做出的装片会有很多的大气泡且气泡 将细胞掩盖了或者有人将气泡误认为细胞
实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数
四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果
实验一 邻菲罗啉分光光度法测定试样中的微量铁 一、实验目的 1．掌握邻菲罗啉分光光度法测定微量铁的方法原理 2．熟悉绘制吸收曲线的方法，正确选择测定波长 3．学会制作标准曲线的方法 4．通过邻菲罗啉分光光度法测定微量铁，掌握分光光度计的正确使用方法，并了解此仪器的主要构造。 二、实验原理 邻菲罗啉（phen ）和Fe 2+在pH3~9的溶液中，生成一种稳定的橙红色络合 物Fe(phen)2+3 ，其lg K =21.3，κ508=1.1×104 L·mol -1·cm -1，铁含量在0.1~6μg·mL -1 范围内遵守比尔定律。显色前需用盐酸羟胺或抗坏血酸将Fe 3+全部还原为Fe 2+，然后再加入邻二氮菲，并调节溶液酸度至适宜的显色酸度范围。有关反应如下： HCl OH NH 2Fe 223?++ ==== 22N Fe 2++↑+ 2H 2O + 4H + + 2Cl - N N Fe 2++ 3 N N Fe 3 2+ 用分光光度法测定物质的含量，一般采用标准曲线法，即配制一系列浓度的标准溶液，在实验条件下依次测量各标准溶液的吸光度A ，以溶液的浓度C 为横坐标，相应的吸光度A 为纵坐标，绘制标准曲线。在同样实验条件下，测定待测溶液的吸光度Ax ，根据测得吸光度值Ax 从标准曲线上查出相应的浓度值Cx ，即可计算试样中被测物质的质量浓度。 三、仪器和试剂 1．仪器 分光光度计，1 cm 比色皿。 2．试剂 （1）100 μg·mL -1铁标准储备溶液，10 μg·mL -1铁标准使用液。 （2）100 g·L -1盐酸羟胺水溶液50mL 。用时现配。
实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程
主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 《室内空气质量监测治理综合实验》指导书 实验名称：室内空气质量监测治理综合实验 实验类型: 综合性实验 学时： 32学时 适用对象: 环境工程专业 一、实验目的 1．掌握空气中甲醛、二氧化氮、可吸入颗粒物（PM10）等监测分析方法。 2．提高对室内空气中污染物的综合分析能力和对室内空气污染的综合治理能力。 二、实验要求 1．根据GB/T18883—2002室内空气质量标准中的规定，甲醛（HCHO）测定选择GB/T18204.26酚试剂分光光度法或室内空气甲醛快速测定法；二氧化氮（NO2）测定选择GB/T15435盐酸萘乙二胺分光光度法；可吸入颗粒物（PM10）测定可选择GB/T17095重量法，并预习实验内容，进行实验准备。 2．按照GB/T18883—2002室内空气质量标准中“室内空气监测技术导则”要求，在房间内设3个点，甲醛和二氧化氮测定取1小时均值；可吸入颗粒物PM10测定取日平均浓度。 3．将采集样品按照标准方法进行分析，将分析结果与GB/T18883—2002室内空气质量标准进行对照，指出室内主要污染源和主要污染物，并提出可行性治理方案。 三、室内空气中甲醛的测定 1．原理 甲醛与酚试剂反应生成嗪，在高铁离子存在下，嗪与酚试剂的氧化产物反应生成蓝绿色化合物。根据颜色深浅，用分光光度法测定。 本法检出限为0.1μg/5mL（按与吸光度0.02相对应的甲醛含量计），当采样体积为10L 时，最低检出浓度为0.01mg/m3。 2．仪器 (1) 大型气泡吸收管：l0mL。 (2) 空气采样器：流量范围0～1L/min。 (3) 具塞比色管：l0mL。 (4) 分光光度计。 3．试剂 (1) 吸收液：称取0.10g酚试剂（3-甲基—苯并噻唑腙C6H4SN(CH3)C∶NNH2·HCl，简称MBTH），溶于水中，稀释至l00mL，即为吸收原液。贮存于棕色瓶中，在冰箱内可以稳定3d。采样时取5.0mL原液加入95mL水，即为吸收液。 (2) 1％硫酸铁铵溶液：称取1.0g硫酸铁铵，用0.10mol/L盐酸溶液溶解，并稀释至l00mL。室内空气质量监测治理综合实验(指导书)
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