本报告提供数据挖掘实验指导，包含五个实验：数据预处理、数据立方体构建、Apriori算法、贝叶斯分类、k-均值聚类。每个实验均附有代码和截图，并有心得体会。
数据挖掘实验报告
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数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。在“数据挖掘实验部分”，学生将深入实践这些概念，并通过图表来可视化和解释他们的发现。例如，“sandian.eps”和“all.eps”等文件可能代表聚类分析、关联规则可视化或时间序列预测的结果。EPS是一种高质量的图形文件格式，常用于科学出版物和学术报告。学生可能使用Matlab脚件执行数据挖掘算法，如分类、回归分析、聚类和关联规则学习。实验报告还包括对每个图表的详细解释，讨论观察到的模式、结论以及业务含义。
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