西电数据挖掘大作业电影评级数据分析

西电数据挖掘作业——医院数据，主要利用Python3进行数据清洗、预与，探索医疗数据的奥秘。通过数据获取、理解、清洗等一系列步骤，逐步完成数据挖掘流程。尤其是利用pandas、matplotlib、seaborn等库，你可以轻松地操作和医院数据，包括病人信息、治疗记录等。特征工程也是关键，比如创建新的特征如住院天数、合并症数等。，通过机器学习算法，你可以对疾病风险进行预测，评估治疗效果。如果你对医疗数据挖掘感兴趣，这个作业是个不错的参考，能你更好地掌握数据清洗、建模及可视化技巧哦。

基于 Hadoop 的豆瓣影评项目，挺适合想用大数据玩点实战的你。它把豆瓣电影评论数据搬进了 HDFS，用 MapReduce 搞，比如词频统计、情感判断这些，思路清晰，代码不难，跑起来还挺快。还有 Hive、Pig 这些辅助工具，用 SQL 风格写逻辑，轻松多了。想看看哪些电影口碑最好、用户都在聊啥，这项目能帮你挖不少料。

想用 Python 来实现一个比较实用的 K-Means 图像聚类项目吗？这个西电数据挖掘作业挺适合入门的。通过它，你能掌握如何使用K-Means算法对图像进行聚类，理解无监督学习的基本思路。你会用到Python3，并通过一些常见的库，比如PIL和matplotlib，来图像数据和展示结果。整个过程不难理解，尤其是它的四个核心步骤：初始化质心、分配数据点、更新质心和迭代优化。在做图像聚类时，这个算法可以你找出图片之间的相似性，挺有意思的。，通过这个项目，你能获得一份实用的 K-Means 实现，打好数据挖掘和图像的基础。如果你想进一步理解K-Means的工作原理，并能在项目中灵活应用，可以试试

优化数据挖掘大作业解答

医院信息管理数据库设计较为简陋。

Python编程中，通过列表文件读写和NumPy pandas DataFrame的基本操作，进行电影评分数据分析。这些操作包括数据挖掘和操作系统列表处理。

西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现 在本项目中，“西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现” 是一个关于数据挖掘的实践任务，主要聚焦于运用Python3编程语言实现K-Means聚类算法。K-Means是一种常用的无监督学习方法，常用于将数据集划分为K个不同的簇。每个簇内的数据相似度高，而不同簇之间的相似度低。 K-Means算法基本步骤 初始化：选择K个初始质心（centroid），通常随机选取数据集中的K个点。 分配数据点：将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇。 更新质心：计算每个簇内所有点的均值，将此均值作为新的质心。 迭代：重复步骤2和3，直到质心不再显著

电影数据的项目里，TMDB 的数据集真的是蛮值得一试的。它的数据量大、字段也挺全，像导演、演员、预算、票房这些，全都给你列出来了，适合拿来练手做数据或者机器学习项目。 图表方面你可以整点饼图、条形图、折线图来票房和类型的关系，搭配 matplotlib 和 seaborn 用起来还蛮顺手的。像 plt.bar()、sns.lineplot() 这些方法都能直接上手，效果也直观。 数据预这块也别马虎，先用 dropna() 缺失值，再把类型转一转，比如上映日期转成时间格式，用 pd.to_datetime() 就行，方便后面画趋势图。 逻辑上，建议你先看 电影类型 跟 票房、利润 的关系，用 c

西电的 09 级数据挖掘上机实验资料，真的是个宝藏。内容覆盖了好几个常见算法，比如Apriori、线性回归、决策树还有聚类，每一部分都有源码和报告，挺全的。对你想深入了解这些算法怎么跑、怎么调、怎么用，蛮有。 单连接凝聚的那部分，属于层次聚类里比较容易上手的一种。代码逻辑也不复杂，就是不断把最近的俩“点”凑一块，像你在酒局上看见俩老同学非得坐一起那种，挺形象的。用它来做聚类，适合初学者理解思路。 Apriori 算法这块，我觉得是亮点之一。它的原理说白了就是：常出现的组合，得靠常出现的子组合撑起来。实验里你会写生成频繁项集的逻辑，跑一跑关联规则，了解超市是怎么发现“啤酒+尿布”的组合的，嗯，还