数据挖掘案例分析聚类分析.docx

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数据挖掘案例分析聚类分析

数据挖掘案例分析（聚类分析）

数据挖掘*实验报告

实验项目名称：

对全国31个地区农村居民人

均年食品消费量（09年）的聚类分析

信息技术学院软件技术与数据库教研室

实验概述：

对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的聚类分析

1.实验目的

运用数据挖掘技术中的聚类分析方法，对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的数据进行

分类。

2.实验要求

用聚类分析方法分析数据，对数据进行分类。

3.实验预备知识

统计学知识，数据库知识，数据挖掘聚类分析方法

实验内容

1.实验方案设计

用全国31个地区（北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）的农村居

民人均年食品消费量这一数据，

对他们购买的食物进行分类。

其中，食物的英文表示：

Rice

Vegetable

Oil

Meat

Bird

Egg

Seafood

Sugar

Wine

Fruit

Nuts

分别对应为：

粮食

蔬菜及制品

食用油

猪牛

羊肉

家禽

蛋类及其制品

水产品

食糖

酒消

瓜果

坚果及制品

所以，聚类的对象我选择按列聚类。

2.实验内容与关键步骤

TreeDiagramfor11Variables

SingleLinkage

Euclideandistances

Rice

Vege

Oil

Egg

Bird

Seafood

Sugar

Nuts

Wine

Meat

Fruit

0

100

200

300

400

500

600

LinkageDistance

e

c

n

a

t

si

D

e

g

a

k

ni

L

TreeDiagramfor11Variables

SingleLinkage

Euclideandistances

600

500

400

300

200

100

0

FruitWineSugarBirdOilRice

MeatNutsSeafoodEggVege

TreeDiagramfor11Variables

SingleLinkage

Euclideandistances

Rice

Vege

Oil

Egg

Bird

Seafood

Sugar

Nuts

Wine

Meat

Fruit

020406080100120

（Dlink/Dmax）*100

0

0

1

*

）

x

a

m

D

/

k

nil

D

（

TreeDiagramfor11Variables

SingleLinkage

Euclideandistances

120

100

80

60

40

20

0

FruitWineSugarBirdOilRice

MeatNutsSeafoodEggVege

e

c

n

a

t

si

D

e

g

a

k

ni

L

700

600

500

400

300

200

100

0

-100

PlotofLinkageDistancesacrossSteps

Euclideandistances

Linkage

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11Distance

Step

1.实验结果

通过STATISTICA软件进行聚类分析后，得出的分类为：

一、对于农村地区居民食品消费的数量而言，食用油和蛋类及其制品属于一类，家禽和海鲜属于一类，食糖和坚果属于一类，这三类可以应归结为消费较少的第一类；

二、肉类，瓜果，酒类属于第二类，，消费数量较多；

三、粮食，蔬菜属于第三类，消费数量最多，远远高于其它两类。

可见，农村居民的主要食品消费主要集中在粮食

和蔬菜；瓜果，肉类，酒类其次；油、鸡蛋，禽、海鲜，糖、坚果相对较少。

2.疑难与需解决的问题

此数据使用关联规则方法不太好找出关联食品。

3.实验体会

此数据使用关联规则方法不太好找出关联食品。

实验数据的选取很重要，它对实验结果的得出有直接意义。

教师评语及成绩