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实验1：一元线性回归分析 [2022-05-14]
应用一元线性回归预测移动餐车的利润。假设你是一家餐饮连锁店的CEO，考虑在不同的城市开辟新店。该餐饮店已在许多城市拥有移动餐车，现有各个城市移动餐车的利润和城市人口的数据。这些数据将帮助你选择在哪个城市进行新店扩张。请按要求完成实验。
实验14：基于DNN的手写体图片识别实验（V2.0） [2022-05-14]
本实验利用DNN进行MNIST（MNIST即编程界的hello world，手写体文字识别），实验数据集使用的是开源数据集，即“手写字识别实验数据集”。
实验9：基于HierarchicalClusterer聚类分析的信息获取 [2022-04-21]
Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。本次实验要求学生熟悉Weka平台，学习并掌握HierarchicalClusterer（层次聚类）算法，利用Weka和不同参数设置进行聚类分析，对比结果，得出结论，对问题进行总结。
实验8：基于DBSCAN聚类算法java实现 [2022-04-21]
编写java程序对给定的25个数据点进行DBSCAN聚类，可以分出聚簇集合和噪声点，同时列出聚类的中心点。
实验7：k-means聚类算法图形界面可视化 [2022-04-21]
编写java程序对随机生成的100个数据点进行k-means聚类，并将结果在窗口进行演示，可见聚类坐标系及聚类中心，在右侧可以点击按钮可以分别实现加载数据，查看数据，自动演示，单步演示等操作。
实验6：基于SimpleKMeans聚类分析的信息获取 [2022-04-21]
熟悉Weka平台，Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。学习掌握k-means算法，利用Weka和不同参数设置进行聚类分析，对比结果，得出结论，对问题进行总结。
实验5：使用weka做Apriori算法挖掘 [2022-04-21]
本实验旨在帮助熟悉weka的使用，熟悉Apriori算法和FP-growth算法的基本操作和理解。主要包括两方面的内容：第一，下载并安装weka，了解weka的使用环境与方法。WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。第一，利用数据挖掘工具weka进行Apriori算法实现。Apriori是关联规则领域里最具影响力的基础算法，是一种广度优先算法，通过多次扫描数据库来获取支持度大于最小支持度的频繁项集。
实验4：JAVA下实现FP-growth算法 [2022-04-21]
Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
实验3：使用weka做FP-Growth算法挖掘 [2022-04-21]
学习掌握FP-Growth算法，利用Weka和不同参数设置进行关联规则分析，对比结果，得出结论，对问题进行总结。
实验2：数据仓库建立与备份还原 [2022-04-21]
联机实时分析(Online Analytical Processing, OLAP)技术是快速响应多维分(Multidimension Analysis, MDA)的一种解决方案。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。Analysis Services 提供了一组丰富的数据挖掘算法，业务用户可使用这组算法挖掘其数据以查找特定的模式和走向。
☆ 《数据仓库与数据挖掘》课程空间
实验1：一元线性回归分析
实验14：基于DNN的手写体图片识别实验（V2.0）
实验9：基于HierarchicalClusterer聚类分析的信息获取
实验8：基于DBSCAN聚类算法java实现
实验7：k-means聚类算法图形界面可视化
实验6：基于SimpleKMeans聚类分析的信息获取
实验5：使用weka做Apriori算法挖掘
实验4：JAVA下实现FP-growth算法
实验3：使用weka做FP-Growth算法挖掘
实验2：数据仓库建立与备份还原
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