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1、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:v
2、high,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：classvalues：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
3、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、随机生成方法的可选项。该方法分别返回，训练集、测试集在原数据集中的序号以及对应的所属类别的序号。K-flod法实现较为简单。如下：xl为数据集大小，n_folds为划分若干折，一般可用10-fold验证。返回值loo中是包含两个元组的列表，这两个元组分别是train_index和test_index的列表。Bootstrap法实现如下，其与k-fold方
4、法类似。1.3创建和训练决策树及评价数据集划分完毕后，就需要建立决策树并结合训练集来训练决策树。建立决策树只需要调用tree.DecisionTreeClassifier()方法即可。它有一些参数可以根据需求进行设置。Criterion选项，默认是“Gini”，表示决策树非叶节点划分依据是根据Gini指数表示划分的纯度。可选值有“entropy”，用信息增益来衡量划分的优劣。Sklearn.tree中没有支持用错分类误差法来衡量节点划分的优劣。min_samples_split选项，是指一个非叶节点继续划分所需要的最小样本数，如果该节点下的待分样本小于该值，则终止该节点划分，节点被
5、标记为占多少的类，形成叶节点。它属于提前抑制决策树增长的方法。max_depth选项，是指该训练决策树时允许达到的最大深度。默认深度是一直划分到节点纯净或者达到min_samples_split的要求。因此该选项是实验中有必要进行设置的项，以控制决策树过拟合，它属于前剪枝的操作。min_impurity_split选项，是指划分某节点时所需要的最低不纯度阈值，如果某一节点划分的不纯度低于该值，表明该节点已经可以被接受成为叶节点，无须继续划分。它也是一种提前停止增长的策略。决策树建立和训练的具体实例如下（用10-fold做例子）：由于实验采用的是10-fold交叉验证，因此最终准确率
6、应该是每一折准确率的平均值。上述代码也包含了训练决策树和使用测试集验证决策树的代码，即：该实验的最终准确率约是：testrightrate:0.81651.4基于树桩的Adaboost算法在python中同样也实现了adaboost算法，需要使用AdaBoostClassifier（）方法构造它。它有若干可选项：base_estimator是设置adaboost算法使用的弱分类器，默认是一层决策树，即树桩。n_estimators是设置迭代次数，每一次迭代时该算法选择数据集中的某一特征作为树桩的分类节点，训练集中被错误分类的记录将被增加权重，正确分类的记录将被降低权重，权重更新后的
7、数据集将用于下一次迭代。初始时各个记录权重均为1/n，n为记录数目。主要的实现语句如下：……最终在测试集上，由adaboost生成的强分类器的准确率为：2.kmeans算法2.1读取数据集Kmeans算法的数据集是酒的品种数据。有13个属性，一个分类属性。共分成3类，数据集前58号为第一类，59-129号为第二类，130-177号为第三类。2.2初始化kmeans参数Python中通过调用sklearn.cluster包中的kmeans类来创建方法实例。需要设置的主要
