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时间:2018-08-04
《基于weka数据挖掘工具的设计与开发--模糊c-均值聚类设计与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、广西工学院计算机工程系毕业设计专用基于weka数据挖掘工具的设计与开发摘要在现代社会中,企业公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘(DataMining,DM)的任务就是在如此海量的数据中提取有用的数据,它在商业方面的成功应用使得各种DM工具接踵而至。但这些工具之中大多数都是商业软件,而且通常还很昂贵,所以开发一种免费实用的DM工具是非常有必要的。Weka(怀卡托智能分析系统)就是一种免费且开源的数据挖掘软件,它由新西兰怀卡托大学开发,功能强大、方便使用,本课题将对Weka进行扩充开发。聚类是数据挖掘的重要分支之一,
2、引入模糊理论的模糊聚类分析为现实数据提供了模糊处理能力,这里把模糊C-均值(FCM)聚类算法集成到Weka里面,扩充Weka的数据处理功能。本文将介绍数据挖掘相关知识、技术和算法(这里主要是聚类算法)、数据挖掘工具weka的相关知识以及对加入到weka中的FCM聚类算法的分析和具体实现。关键词:Weka,模糊C均值,FCM聚类算法,数据挖掘广西工学院计算机工程系毕业设计专用基于weka数据挖掘工具的设计与开发AbstractInthemoderntimes,Thedataofbusinessenterpriseisthemo
3、stimportantthinginthebusinessprocess.ThepurposeofDataMining(DM)iswithdrawsomeusefulinformationfromagreatdealofdata,thesuccessfulofDMinthecommercialapplicationmakesalotofdataminingtoolsemerged.butmanyofthesetoolsarecommercialsoftware,theywillcostusmuchmoneyifweownth
4、em,SoWeneedtodevelopafreeandusefuldataminingtool.Weka(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)isonekindofDMtoolandwecangetitfree,it’salsoanopen-sourcetool。WekawasdevelopedattheUniversityofWaikatoinNewZealand,it’sfunctionisstrongandyoucaneasilyusingit,Thisassigmentwi
5、llextensiondevelopsWeka.Clusteringisoneoftheimportanttasksinthefieldofdatamining.Fuzzyclusteringanalysisthatintroducesthetheoryoffuzzysets,providesthecapabilitythatbeusedtodealwithrealdata.thefuzzyc-means(FCM)clusteringalgorithmwillbeintegratedintoWekahere,thatcans
6、trengthenweka’sfunction.ThisdissertationintroducesKnowledgeofDManditsrelativetechnologyaswellasitsprograms(clusteringalgorithm),herealsoElaborateWekaandthefuzzyc-meansclusteringalgorithm’sstructureandanalysisofimplementationindetails.KeyWords:Weka,fuzzyc-means,FCMc
7、lusteringalgorithm,datamining广西工学院计算机工程系毕业设计专用基于weka数据挖掘工具的设计与开发目录第一章绪论-1-1.1设计背景-1-1.2数据挖掘工具在国内外应用及研究现状-1-1.2.1数据挖掘工具介绍-1-1.2.2国内外数据挖掘工具应用及研究现状-3-1.3设计内容-6-第二章数据挖掘简介-7-2.1数据挖掘的定义-7-2.1.1技术上的定义-7-2.1.2商业角度的定义-7-2.2数据挖掘的产生背景-8-2.2.1处理急剧增长的巨量信息的需要-8-2.2.2相关技术支持的逐渐成熟-
8、8-2.3数据挖掘功能和方法-8-2.3.1数据挖掘功能-8-2.3.2数据挖掘方法-9-2.4数据挖掘工具-9-2.4.1数据挖掘工具结构-9-2.4.2数据挖掘工具分类-10-2.5本章小结-11-第三章数据挖掘聚类分析-12-3.1聚类概念-13-3.2聚类中数据类型-14-3.2.
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