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《数据挖掘分类实验报告》
信息安全科学与工程学院
1120362066尹雪蓉
数据挖掘分类过程
（1） 数据分析介绍
本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。
（2） 数据准备与预处理
在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤：
1、 数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样
本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、 选择与类别相关的特征（特征选择） 3、 建立数据训练集和测试集 4、 对数据集进行数据清理
在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。
详见下表：
本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。
数据集处理实验详细过程：
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