数据挖掘的五个实验，代码全、截图全，还有作者写的实验感想，实用性挺强。每个实验都围绕一个核心算法：像Apriori、贝叶斯分类、k 均值聚类这些都覆盖了，适合你复习或者直接拿来做课设。代码写得比较清晰，运行也顺畅，关键是截图也有，细节到位。

数据预的部分，常见操作基本都走了一遍，比如缺失值、归一化那种；你要是刚接触机器学习的数据清洗，参考一下还蛮有。

数据立方体和OLAP 构建也有涉及，做报表或者用SSAS的朋友可以看看怎么搭模型。代码不复杂，结构也清晰，用Matlab画图那块挺直观。

Apriori 算法那块也比较实在，频繁项集怎么挖、置信度怎么算都有详细展示，跑通之后能帮你快速理解关联规则的思路。顺带贴个思路清晰的贝叶斯算法详解，加深理解会比较有。

贝叶斯分类实验用的是朴素贝叶斯，代码里有清楚地分训练集和测试集，预测流程也挺完整。想快速搭个入门项目的可以拿去改一改用。感兴趣的话可以看看朴素贝叶斯实现这篇。

k 均值聚类部分对初学者比较友好，图示也有，效果一目了然。聚类结果和轮廓系数也做了，不只是跑个算法完事儿。这块可以搭配贝叶斯聚类的软聚类方法一起看。

整体体验下来，如果你在准备数据挖掘课程作业或者复现经典算法，这份资源是个不错的起点。代码可以跑、截图能看、也不糊，拿来练手或者找灵感都比较合适。

如果你刚上手数据挖掘，不妨从数据预和聚类开始，顺着这份报告慢慢理解也不吃力。