数据挖掘实验报告 Weka的数据聚类分析

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1、甘肃政法学院本科生实验报告（2）姓名:学院:计算机科学学院专业:信息管理与信息系统班级:实验课程名称:数据挖掘实验日期:指导教师及职称:实验成绩:开课时间：2013—2014学年一学期甘肃政法学院实验管理中心印制实验题目Weka的数据聚类分析小组合作姓名班级学号一、实验目的1、了解和熟悉K均值聚类的步骤2、利用Weka中提供的simpleKmeans方法对数据文件进行聚类分析，更深刻的理解k均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。二．实验环境Win7环境下的Eclipse三、实验内容

2、在WEKA中实现K均值的算法,观察实验结果并进行分析。四、实验过程与分析一、实验过程1、添加数据文件打开Weka的Explore，使用Openfile点击打开本次实验所要使用的raff格式数据文件“auto93.raff”2、选择算法类型点击Cluster中的Choose，选择本次实验所要使用的算法类型“SimpleKMeans”3、得出实验结果选中“ClusterMode”的“Usetrainingset”，点击“Start”按钮，观察右边“Clustereroutput”给出的聚类结果如下：===Run

3、information===Scheme:weka.clusterers.SimpleKMeans-N2-S10Relation:auto93.namesInstances:93Attributes:23ManufacturerTypeCity_MPGHighway_MPGAir_Bags_standardDrive_train_typeNumber_of_cylindersEngine_sizeHorsepowerRPMEngine_revolutions_per_mileManual_transmiss

4、ion_availableFuel_tank_capacityPassenger_capacityLengthWheelbaseWidthU-turn_spaceRear_seat_roomLuggage_capacityWeightDomesticclassTestmode:evaluateontrainingdata===Modelandevaluationontrainingset===kMeans======Numberofiterations:5Withinclustersumofsquarede

5、rrors:282.17934341063733Clustercentroids:Cluster0Mean/Mode:ChevroletMidsize19.073226.3171115.90243.522173.85374965.85371964.2683018.60495.561193.7805108.609872.341541.634129.020215.51783517.561123.4512StdDevs:N/AN/A2.39163.0368N/AN/A1.2610.901550.3232581.2

6、098370.73N/A2.49031.073511.12325.24352.96321.94622.7722.4527358.6609N/A10.2372Cluster1Mean/Mode:FordSmall24.961531.2692014.23011.9942120.15385528.84622622.3077115.13464.7115174.8654100.269267.038536.846226.89112.60692722.3077016.4019StdDevs:N/AN/A6.07465.7

7、467N/AN/A0.73010.504740.8149484.7019377.1753N/A3.02040.84811.25995.57352.49682.3382.77532.3975492.4971N/A7.9863ClusteredInstances041(44%)52(56%)4、修改Seed值5、得出修改Seed值后的实验结果===Runinformation===Scheme:weka.clusterers.SimpleKMeans-N2-S8Relation:auto93.namesInst

8、ances:93Attributes:23ManufacturerTypeCity_MPGHighway_MPGAir_Bags_standardDrive_train_typeNumber_of_cylindersEngine_sizeHorsepowerRPMEngine_revolutions_per_mileManual_transmission_availableFuel_tank_capacityPa