用MATLAB实现数据挖掘的一种算法Word文档下载推荐.docx

1、使用dm=xlsread（lisanhua）; 导入lisanhua.xls文件，在MATLAB中对一些连续属性值离散化。如下：1、29,48=1，48,62=2，62,77=34、94,110=1，110,143=2，143,200=35、126,205=1，205,293=2，293，564=38、71,120=1，120,175=2，175,202=310、0,1.5=1，1.5,2.5=2，2.5,6.2=3。然后对数据进行归一化处理：由于不同属性之间的属性值相同，所以利用下面语句对一共13个条件属性中的38个属性进行如下赋值，使每条属性唯一确定。从而得到38个条件属性，只不过38个里

2、面有且只能出现13个。程序如下：m1=0,3,2,4,3,3,2,3,3,2,3,3,4,3;k=1;w=m1（k）;dm3=dm2;for i=1:3939 dm3（i）=dm2（i）+w; if rem（i,303）=0 k=k+1; w=w+m1（k）; endend从而得到dm（3）矩阵。而且决策属性分为1：healthy；2：sick。并且在38个条件属性中没有值为0。四、挖掘算法1、特殊样本首先在前200条样本中分别找出三条对应两种决策属性的重要样本，样本必须满足在同类决策属性下其他199条的13条决策属性中和它的13条条件属性数目大于等于10的前3条样本。2、特殊条件属性值其次分

3、别对应两条决策属性值的5条重要条件属性值（在38个条件属性里找），特殊属性值必须满足：（1）在对应相同决策属性下，此决策属性支持率必须在前五，（2）而且如果不同决策属性出现相同条件属性。如果相同决策属性同时出现在不同决策属性中，删除这条后找支持率第六的条件属性，以此类推。挖掘算法在MATLAB里列出并做了标注。五、验证程序1、预处理在验证程序里面分别对测试数据和六条样本做了对比，又对其属性值和特殊属性值做了对比，最后利用加权求和算法判断测试样本的决策属性正确率。其中：nc，mc代表测试数据分别和两类样本属性中相同数是否大于等于9时的加权值。ncc,mcc代表测试数据分别和两类特殊属性满足几条数

4、目的加权值。2、关联规则（1）、如果（nc=0.9&ncc=8）|（ncc=10&nc=0.6） 得到决策属性healthy（2）、不满足以上条件的话 如果（mc=0.9|mcc=8）|（mcc=9&mc=0.6） 得到决策属性sick。（3）、不满足以上条件的话 如果nc=（mc+0.3）|ncc=（mcc+2） 得到决策属性healthy。（4）、不满足以上条件的话 如果mcnc 得到决策属性为sick。（5）、不满足以上条件的话 如果nccmcc 得到决策属性为healthy。（6）、不满足以上条件的话 如果mccncc 得到决策属性为sick。（7）、不满足以上条件的话 得到决策属性为

5、sick。六、正确率及结果分析正确率为82.5%结果分析：由于采用了两类约束方法，所以效果还可以。七、程序如下页所示clear;% 数据预处理程序 % % 载入数据%z1=dm（:,1）; % 离散化第一列数据303 if z1（i）=29&z1（i）=48&62 z1（i）=2; else z1（i）=3;z2=dm（:,2）; if z2（i）=0 z2（i）=1; else z2（i）=2;z3=dm（:,3）; z3（i）=z3（i）+1;z4=dm（:,4）; if z4（i）=94&z4（i）=110&143 z4（i）=2; else z4（i）=3;z5=dm（:,5）; if

6、 z5（i）=126&z5（i）=205&293 z5（i）=2; else z5（i）=3;z6=dm（:,6）; z6（i）=z6（i）+1;z7=dm（:,7）; z7（i）=z7（i）+1;z8=dm（:,8）; if z8（i）=71&z8（i）=120&175 z8（i）=2; else z8（i）=3;z9=dm（:,9）; z9（i）=z9（i）+1;z10=dm（:,10）; if z10（i）=0&z10（i）=1.5&2.5 z10（i）=2; else z10（i）=3;z11=dm（:,11）; z11（i）=z11（i）+1;z12=dm（:,12）; z12（i）

7、=z12（i）+1;z13=dm（:,13）; z13（i）=z13（i）+1;z14=dm（:,14）; z14（i）=z14（i）+1;dm2=z1,z2,z3,z4,z5,z6,z7,z8,z9,z10,z11,z12,z13,z14;% 预处理结束 % 挖掘算法 % 找6条样本前的预处理dm4=zeros（200,14）;dm5=zeros（200,14）;200 if dm3（i,14）=1 dm4（i,1:13）=dm3（i,1:13）; else dm5（i,1:a1=zeros（38,1）;a2=zeros（38,1）;for k=1:3813 for j=1: if dm4（

8、j,i）=k&dm4（j,i）=0 a1（k）=a1（k）+1; if dm5（j,i）=k&dm5（j,i）=0 a2（k）=a2（k）+1;a5=a1;a6=a2;a3=zeros（5,1）;a4=zeros（5,1）;j=1;while j5 break; a1（i）=0; a22=0; a22=max（a2）; if a2（i）=a22 a4（j）=a22; a2（i）=0;% 构造h1 h2 矩阵h1=zeros（200,14）;h2=zeros（1,200）;y1=0;y2=0;y3=0;y4=0;for j=1: x=0; h1（i,1:13）=dm3（j,1:13）=dm3（i

9、,1: h1（i,14）=dm3（j,14）=dm3（i,14）; if sum（h1（i,1:13）h1（i,14）=1 x=x+1;h2（j）=x;% 筛选h2 矩阵 得到h3 h4矩阵h3=zeros（1,200）;h4=zeros（1,200）; if z14（i）=1 h3（i）=h2（i）; else h4（i）=h2（i）;%h5=h3;h6=h4;% 找六条重要样本 %y1=max（h5）; if h5（i）=y1 h5（i）=0;t1=i;y2=max（h5）; if h5（i）=y2t2=i;y3=max（h5）; if h5（i）=y3t3=i;y4=max（h6）; i

10、f h6（i）=y4 h6（i）=0;t4=i;y5=max（h6）; if h6（i）=y5t5=i;y6=max（h6）; if h6（i）=y6t6=i;% 找特殊样本结束% 找特殊属性值a3=zeros（6,1）;a4=zeros（6,1）;7b1=zeros（6,1）;b2=zeros（6,1）; if a5（i）=a3（j） b1（j）=i; if a6（i）=a4（j） b2（j）=i;b3（1:5,1）=b1（2:6,1）;b4（1:5,1）=b2（1:5,1）;% 寻找结束 % 验证程序开始h7=zeros（103,14）;h8=zeros（103,14）;tc=0;103

11、h7（i,1:13）=dm3（200+i,1:% 特殊样本 nc=0;mc=0;ncc=0;mcc=0; h8（i,1:13）=h7（i,1:13）=dm3（t1,1: if sum（h8（i,1:=9 nc=nc+0.3;13）=dm3（t2,1:13）=dm3（t3,1:13）=dm3（t4,1: mc=mc+0.3;13）=dm3（t5,1:13）=dm3（t6,1: % 样本结束 % 特殊属性值 ncc=0; if h7（i,j）=b3（1） ncc=ncc+3; else if h7（i,j）=b3（2） else if h7（i,j）=b3（3） ncc=ncc+2; else i

12、f h7（i,j）=b3（4） else if h7（i,j）=b3（5） else if h7（i,j）=b4（1） mcc=mcc+3; else if h7（i,j）=b4（2） else if h7（i,j）=b4（3） mcc=mcc+2; else if h7（i,j）=b4（4） else if h7（i,j）=b4（5） % 属性值结束 % 挖掘算法 if （nc=0.6） h7（i,14）=1; else if （mc h7（i,14）=2; else if nc=（mcc+2） else if mcnc else if nccmcc else if mccncc else% 挖掘结束% 计算正确率h9=zeros（103,1）;h9=h7（:,14）=dm3（201:303,14）;tc=sum（h9）/103% 算法完毕