《数据挖掘》 Weka实验报告 姓名 ＿ 学号＿ 指导教师 开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期 完成日期 2015年6月12日 1.实验目的 基于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori - ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进 行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行 对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使 用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作 平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界 面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集， 并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1- 10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

Axolot XLSReadWriteII 组件是一个用于读取和写入 Microsoft Excel 文件的 Delphi 和 C++ Builder 组件。它提供了一个简单易用的接口，使开发人员可以轻松地读取、写入和修改 Excel 文件的内容。该组件支持多种 Excel 文件格式，包括 XLS、XLSX 和 CSV。它可以读取和写入 Excel 文件中的单元格、行、列和工作表，并且支持各种数据类型，如数字、日期、字符串等。此外，Axolot XLSReadWriteII 组件还提供了一些高级功能，如图表支持、自定义样式和格式、数据筛选和排序等。它适用于各种应用程序开发，包括报表生成、数据导入导出、数据分析等。 重点：Axolot XLSReadWriteII 组件是一个独立的库，它不依赖于 MS Office 或其他 Excel 安装。它使用自己的引擎来读取和写入 Excel 文件，因此您可以在没有安装 MS Office 的计算机上使用该组件。

1设计目标本项目的设计属于SDRAMBridge中的一个电路模块目的是为SDRAM访问的申请者提供一个任务队列管理器使得SDRAM访问申请者的任务申请和实际的与SDRAM的数据传输能够并行工作提高SD

嵌入式系统原理的课程设计报告，是间隔点亮leD灯的，用C++写的

**标题解析：** "libecw 3.3 完整源码" 是一个软件库的源代码版本，其中“libecw”是ERDAS公司开发的核心库，专门用于处理ECW（ERDAS Compressed Wavelets）图像格式。ECW是一种高效的数据压缩技术，常用于地理信息系统（GIS）和卫星遥感数据处理。版本号3.3表示这是该库的一个特定迭代，可能包含了性能优化、新功能或错误修复。 **描述详解：** 描述中提到，libecw主要服务于GIS（Geographic Information System）和卫星遥感领域。这表明它在处理大型地理空间数据时具有重要作用，因为这些领域经常涉及处理海量的高分辨率图像。 1. **ERDAS公司出品**：ERDAS是一家在地理空间软件和服务方面有深厚背景的公司，其产品广泛应用于地球观测、地图制作、环境分析等领域。 2. **ECW与JPEG2000支持**：ECW格式能够高效地压缩遥感和GIS图像，同时保持高质量的图像还原。JPEG2000是另一种高级图像压缩标准，支持多分辨率和无损压缩，这两种格式都在libecw的支持范围内，说明它能处理多种类型的大文件图像。 3. **图像的金字塔格式存储**：这是一种分层存储方法，允许快速访问不同分辨率的图像，对于大图像的浏览和处理非常有用。通过金字塔结构，用户可以快速加载低分辨率的预览，然后逐级细化到需要的细节水平。 4. **图像大小无限制**：这意味着libecw设计上能够处理任意大小的图像文件，不受硬件或软件上的限制，对于处理高分辨率的遥感数据至关重要。 **标签关联：** 1. **erdas**：标签指明了libecw与ERDAS公司的关系，表明这是ERDAS产品线的一部分。 2. **ecw**：强调了libecw的核心功能，即处理ECW格式的图像。 3. **金字塔**：反映了libecw支持高效的图像金字塔存储方式。 4. **遥感**：指出libecw在遥感数据分析中的应用。 **压缩包子文件的文件名称列表：** 虽然未提供具体的文件列表，但"libecwj2-3.3"很可能包含libecw库的源代码文件，可能包括C++或其他编程语言的头文件、源文件、构建脚本、示例程序、文档等。这些文件将有助于开发者理解和使用libecw来处理ECW和JPEG2000图像，或者为自己的项目集成这个库。 libecw 3.3是ERDAS公司提供的一个关键组件，专为GIS和遥感应用设计，能够高效处理和读写ECW和JPEG2000格式的超大图像。其支持的金字塔存储和无限制的图像大小处理能力，使其在处理复杂地球观测数据时表现出色。通过其源代码，开发者可以深入了解其工作原理，并进行定制化开发，以满足特定的应用需求。

多功能数字钟实验报告南京理工大学EDA(2)实验报告 多功能数字钟实验报告是使用 QuartusII7.0 软件设计的具有 24 小时计时、保持、清零、快速校时校分、整点报时、动态显示等功能的数字钟。该实验报告详细介绍了整个电路的工作原理、设计各子模块的方案、编辑、仿真、并利用波形图验证各子模块的过程。同时，该报告还描述了如何将各子模块联系起来，合并为总电路，并对实验过程中产生的问题提出自己的解决方法。 多功能数字钟的设计要求包括：24 小时计时、保持、清零、快速校时校分、整点报时、动态显示等功能。实验中使用了 QuartusII7.0 软件对电路进行了详细的仿真，并通过 SMART SOPC 实验箱对电路的实验结果进行验证。 实验原理方面，该数字钟的工作原理基于脉冲发生电路、计时电路、清零电路、校时、校分电路、保持电路、整点报时电路、译码显示电路等模块的组合。其中，脉冲发生电路用于产生脉冲信号，计时电路用于计时，清零电路用于清零，校时、校分电路用于快速校时校分，保持电路用于保持当前时间，整点报时电路用于整点报时，译码显示电路用于动态显示。 在设计过程中，首先设计了脉冲发生电路，该电路用于产生脉冲信号，以作为计时电路的输入信号。然后设计了计时电路，该电路用于计时，输出当前时间。接着设计了清零电路，该电路用于清零当前时间。再然后设计了校时、校分电路，该电路用于快速校时校分。之后设计了保持电路，该电路用于保持当前时间。接着设计了整点报时电路，该电路用于整点报时。最后设计了译码显示电路，该电路用于动态显示当前时间。 在仿真过程中，使用 QuartusII7.0 软件对电路进行了详细的仿真，并通过 SMART SOPC 实验箱对电路的实验结果进行验证。仿真结果表明，设计的多功能数字钟能够正确地实现 24 小时计时、保持、清零、快速校时校分、整点报时、动态显示等功能。 实验中还遇到了许多问题，如：如何正确地设计脉冲发生电路，如何确保计时电路的精度，如何实现快速校时校分等。对这些问题的解决方法也在报告中进行了详细的记录。 该多功能数字钟实验报告展示了使用 QuartusII7.0 软件设计的多功能数字钟的设计过程、仿真过程和实验结果，并详细介绍了电路的工作原理和设计方法，为类似实验提供了有价值的参考。

实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码 实验报告+完整流程图+源代码

在线考试系统是现代教育技术发展的重要组成部分，它利用数字化手段为学生提供了一个便捷、高效的考试环境。本项目基于SpringBoot和Vue.js技术栈构建，旨在为开发者提供一套完整的毕业设计解决方案，涵盖了系统的前后端开发以及数据库设计。下面将详细介绍这个系统的关键技术和实现要点。 SpringBoot是Java领域的一款轻量级框架，它简化了Spring应用程序的开发过程，通过自动配置、内嵌式Web服务器等功能，使得开发者可以快速搭建起可运行的应用。在本项目中，SpringBoot作为后端服务的核心，负责处理HTTP请求、数据持久化、业务逻辑处理等工作。利用Spring Data JPA，可以方便地进行数据库操作，而Spring Security则可以用于实现权限管理和用户认证。 Vue.js是一个现代化的前端JavaScript框架，以其轻量级、易学易用的特点深受开发者喜爱。在本系统中，Vue.js负责构建用户界面，提供了组件化的开发方式，使得代码结构清晰，易于维护。Vue Router用于管理页面路由，Vuex作为状态管理库，保证了组件间的数据共享和同步。同时，Axios库用于发起HTTP请求，与后端SpringBoot服务进行数据交互。 数据库选用MySQL，这是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，具有良好的性能和稳定性。在本项目中，MySQL存储了如用户信息、考试题目、成绩等核心数据。SQL脚本将用于创建表结构、初始化数据以及执行数据操作，确保系统正常运行。 项目中的主要功能可能包括以下几个部分： 1. 用户管理：用户注册、登录、个人信息管理，以及基于角色的权限控制。 2. 考试管理：创建、编辑、发布考试，设置考试时间、题目数量、题型等。 3. 题库管理：录入、分类、编辑题目，支持多种题型如选择题、填空题、判断题、问答题等。 4. 学生考试：学生参与在线考试，系统自动计时，提交答案后即时评分。 5. 成绩查询：查看个人考试成绩，包括总体得分、答题情况等详细信息。 6. 系统统计：统计考试数据，分析学生表现，为教学改进提供依据。 通过这个项目，开发者可以深入学习SpringBoot的实战应用，理解微服务架构的设计理念，同时掌握Vue.js前端开发技巧。对于学习者而言，这是一个很好的将理论知识转化为实践成果的机会，也是提升自己综合能力的好平台。此外，对于教育机构，这样的在线考试系统能提高教学效率，降低管理成本，实现信息化教育。

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