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数据挖掘（作业汇总）

news 来源：原创 2024/5/10 18:16:37

环境配置

实验1 数据

作业2

环境配置

实验开始前先配置环境

以实验室2023安装的版本为例：

1、安装anaconda：（anaconda自带Python,安装了anaconda就不用再安装Python了）
下载并安装 Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe

镜像站下载地址（点击即可）

自己选择安装路径，其他使用默认选项。

（1）在“Advanced Installation Options”中，
勾选“Add Anaconda3 to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的环境变量。”）。

（2）勾选“Register Anaconda3 as my default Python 3.9”。

2、安装pycharm（在官网安装社区版就够用了）

pycharm官网

下载并安装 pycharm-community-2022.2.4.exe

3、打开cmd窗口，输入以下命令

conda create -n  DMEv  pip python=3.8

记住DMEV所在的磁盘路径C:\Users\dell\.conda\envs\DMEV

# 如需删除环境，使用命令

conda remove -n DMEv    --all

安装要用到的Python库：

activate   DMEv

pip install numpy==1.20.0 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install matplotlib==3.3.4 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install opencv_python==4.4.0.40 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install scipy==1.6.0 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install scikit-learn==0.24.1 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install h5py==2.10.0 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install mnist==0.2.2 --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

4、测试

在Pycharm中创建项目时，DMEV所在的路径下选择python.exe(和上面配置的对应)

在Pycharm中新建项目，配置 interpreter，运行以下代码：（没有报错，则导入成功）

import cv2 as cv
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

实验1 数据

一、实验目的

（1）练习和掌握python的基本使用。

（2）理解数据类型、数据质量、数据预处理、相似性和相异性度量的概念

（3）理解各种相似性和相异性度量（测度）及其含义，并且能编程计算。

二、实验内容

1编程实现任意给定两个相同维度的向量之间的欧氏距离计算函数dist_E(x,y)。

输入：两个任意k维向量x和y，其中k的值随由数据决定。如x=[3,20,3.5], y=[-3,34,7]。

import numpy as npdef dist_E(vect1, vect2):return np.sqrt(sum(np.power((vect1-vect2),2)))if __name__ == "__main__":x=np.array([3,20,3.5])y=np.array([-3,34,7])dist=dist_E(x,y)print(dist)

2编程实现任意给定两个相同维度的向量之间的夹角余弦相似度计算函数sim=sim_COS(x,y)。输入：两个任意k维向量x和y，其中k的值由数据决定。

import numpy as npdef sim_COS(x, y):num = x.dot(y.T)denom = np.linalg.norm(x) * np.linalg.norm(y)return num / denomif __name__ == "__main__":x=np.array([3, 2, 0, 5, 0, 0, 0, 2, 0, 0])y=np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 2])sim=sim_COS(x,y)print(sim)

3编程实现任意给定两个相同维度的布尔向量之间的Jaccard系数计算函数dist1=dist_Jaccard(x,y)。

import numpy as npdef sim_Jaccard(vect1, vect2):sim=-1if(vect1.size!=vect2.size):print("length of input vectors must agree")else:ind1=np.logical_and(vect1==1,vect2==1)ind2=np.logical_or(vect1==1,vect2==1)x=vect1[ind1]y=vect2[ind2]n1=np.size(x)n2=np.size(y)sim=n1/n2return simif __name__ == "__main__":x=np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])y=np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1])dist=sim_Jaccard(x,y)print(dist)

4编程实现任意给定两个相同维度的布尔向量之间的简单匹配系数计算函数dist1=dist_SMC(x,y)。

import numpy as npdef sim_SMC(vect1, vect2):sim = -1if (vect1.size != vect2.size):print("length of input vectors must agree")else:ind0 = np.logical_and(vect1 == 0, vect2 == 0)ind1 = np.logical_and(vect1 == 1, vect2 == 1)ind2 = np.logical_or(vect1 == 1, vect2 == 1)x = vect1[ind1]y = vect1[ind2]z=vect1[ind0]n1 = np.size(x)n2 = np.size(y)n3 = np.size(z)sim = (n1+n3) / (n2+n3)return simif __name__ == "__main__":x=np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])y=np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1])dist=sim_SMC(x,y)print(dist)

作业2

1.数据的属性已知，数据的类别也已知，这样的数据叫做___________样本

我的答案：训练

2.数据的属性已知，数据的类别未知，这样的数据叫做___________样本

我的答案：测试

3.在最近邻分类算法中，可以通过KD树来加速k近邻的搜索。

我的答案：√

4.已知有5个训练样本，分别为

样本1，属性为：[2,0,2] 类别 0

样本2，属性为：[1,5,2] 类别 1

样本3，属性为：[3,2,3] 类别 1

样本4，属性为：[3,0,2] 类别 0

样本5，属性为：[1,0,6] 类别 0

有1个测试样本，属性为：[1,0,2]

(1) 测试样本到5个训练样本（样本1、2、3、4、5）的欧氏距离依次为：（）（）（）（）（）。

我的答案：1、5、3、2、4

(2) K=3，距离测试样本最近的k个训练样本依次为：样本（）、样本（）、样本（）

我的答案：1、4、3

(3)距离最近的k个训练样本类别依次为：类别（）、类别（）、类别（）

我的答案：0、0、1

(4) KNN算法得到的测试样本的类别为：类别（）

我的答案：0

未完待续

替换spring-boot中的组件版本

spring-boot是一个用于简化开发的框架，引入spring-boot后会自动包含spring框架，通过引入xxx-start来完成指定组件的功能。比如： spring-boot-starter-web(嵌入 Tomcat 和 web 开发需要的 servlet 和 jsp 支持)spring-boot-starter-data-jpa(…...

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基于ssm流浪动物救助及领养管理系统（文档）024

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maven安装及配置(IDEA版)简洁

1.下载Maven：您可以从Maven官方网站（https://maven.apache.org/download.cgi）下载适合您操作系统的Maven版本，并解压缩到您想要安装的位置。 2.配置环境变量：将Maven的bin目录添加到PATH环境变量中，这样…...

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最全Linux应用开发解析（持续更新）

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很多用户获取ROOT是为了抓包，这里一般常常依赖一款名叫HttpCanary的软件，因软件图标是一只小鸟，我们经常叫他小黄鸟。从日常使用上来看，黄鸟确实有抓包获取数据等功能，也在多个手机上实践成功，网上相关教…...

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SpringCloud学习笔记（四）Docker

一、Docker如何解决依赖的兼容问题将应用的libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用一起打包，形成可移植镜像Docker应用运行在容器中，使用沙箱机制，相互隔离二、Dokcer如何解决开发、测试、生…...

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SAP 批量修改工艺路线和 BOM

1、在运维的过程中经常会遇到用户需要批量更改组件，或者是批量更改数量，还是组件里面的一些标识，当处理这些批量数据处理的业务时，BOM的批量更改一个想到的就是CS20，但是CS20当BOM需要替换的时候就不是很适用。新增的组…...

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基于OpenTelemetry实现可观测性-Part 4 Collector

译注：这是一个系列，共分成6部分，这是第4部分。翻译自：https://trstringer.com/otel-part4-collector/在上一篇博文中，我们讨论了如何使用 SDK 和追踪器提供者从进程获取遥测数据。存在很多不同类型的导出器&#xff0c…...

编程日记 2024/5/9 22:43:08

STM32学习（十二）

软件定时原理使用纯软件（CPU死等）的方式实现定时（延时）功能。不精准：函数调用压栈进栈需要耗费额外的时间；流水线使得程序执行时间不确定。CPU死等。定时器定时原理使用精准的时基，通过…...

编程日记 2024/5/9 23:57:31

Python毕业设计推荐

今天给大家推荐4个基于python的毕业设计/课程设计 1 网上商城系统这是一个基于pythonvue开发的商城网站，平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。整个平台包括前台和后台两个部分。前台功能…...

编程日记 2024/5/4 0:38:05

组装式交付-云巧知多少

组装式交付-云巧知多少组装式交付背景云巧什么是云巧呢？云巧的优势丰富的组件，提升代码复用全面的集成方式，支持模块化组装云原生标准，预集成阿里云产品云巧的构成云巧组件云巧资产市场云巧生态云巧工坊总结组装式交付背景一直…...

编程日记 2024/5/8 6:26:49

「解析」牛客网-华为机考企业真题 41-60

又是一年春招时，有幸收到华为自动驾驶算法岗，之前刷题不多，在此汇总下牛客网的真题，主要采用Python编写，个人觉得语言只是实现工具而已，并不是很关键，Python简洁易懂，更加适合算法工…...

编程日记 2024/5/9 23:51:19

RPA机器人在信息化管理、报告生成实现自动化成为生态环境局新宠

随着人们对环境和自然资源的保护意识逐渐增强，我国在环保领域的投入力度也越来越大。然而，环境保护任务的繁重与复杂，也意味着环保执法机关需要更加高效、精准的手段来完成任务。这时，“机器人流程自动化”（简称RPA&am…...

编程日记 2024/4/9 18:42:00

关于线程池你了解些什么?

前言学习线程池的思维导图线程池是什么?它有什么用?虽然线程比进程更轻量级,但是每个进程所占的资源空间是有限,如果我们频繁创建和销毁线程也会消耗很多CPU资源,那么我们该如何解决这个问题呢?官方解释:线程池是一种多线程处理形式,其处理过程可以将多个任务添加到阻塞队列…...

编程日记 2024/4/29 10:16:59

基于MATLAB编程的萤火虫改进帝国竞争算法求解多目标优化，FA-ICA目标寻优

目录背影帝国竞争基本定义优点萤火虫原理改进思路基于萤火虫改进帝国竞争多目标求解代码结果分析展望背影多目标多参数优化是常遇到的优化问题，有很多传统算法可以求解，比如fiminmax,fmincon等，但是都容易陷入局部最优，本文用帝国竞争优化萤火虫算法进行多目…...

编程日记 2024/4/16 13:13:22

低代码开发：助力企业高效实现数字转型的一大利器

随着互联网、移动互联网、物联网等技术的迅速普及和应用，数字经济时代的到来，人们的生产、消费和生活方式都发生了巨大的变化，而传统企业也面临着巨大的挑战和机遇。在数字经济时代，数据成为一种重要的生产要素。数据成为一种重要…...

编程日记 2024/5/9 7:47:15

centos7安装mysql并添加密码

网上找的教程有的是不能用，有的是改密码有问题，下面这个教程亲测可用 #安装wget,wget是Linux中的一个下载文件的工具 yum -y install wget #使用wget下载文件 wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm rpm -ivh mysql-com…...

编程日记 2024/5/1 17:58:39

大数据未来发展怎么样？

就目前情况来看，大数据行业前景不错薪资待遇好，也有越来越多的人选择大数据行业，各大名企对于大数据人才需求不断上涨。大数据从业领域很宽广，不管是科技领域还是食品产业，零售业等都是需要大数据人才进行大数据的处…...

编程日记 2024/5/3 0:45:12

图书管理系统（考试样品）

一、执行下面的sql CREATE DATABASE bms CHARACTER SET utf8mb4;USE bms;DROP TABLE IF EXISTS tb_book;CREATE TABLE tb_book (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20) NOT NULL,desc TEXT ,type_id INT DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id) ) ; INSERT INTO tb_book VA…...

编程日记 2024/5/5 22:26:33

环境配置

实验1 数据

作业2

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