Iris数据判别分析
Iris数据判别分析
一、提出问题
R.A.Fisher在1936年发表的Iris数据中，研究某植物的萼片长、宽及花瓣长、宽。x1：萼片长，x2：萼片宽，x3：花瓣长，x4：花瓣宽。取自3个种类G1，G2，G3，每个种类50个样品，共150个样品。数据如下表所示。
（1）进行Bayes判别，并用回代法与交叉确认法判别结果；（2）计算每个样品属于每一类的后验概率；
（3）进行逐步判别，并用回代法与交叉确认法验证判别结果。
二、判别分析
用距离判别法，假定总体G1，G2，G3的协方差矩阵=
1
=
2
=
3
。计算各个总
体之间的马氏平方距离d2(G i,G j)形成的矩阵，其中
d ij2=d2G i,G j=(x i?x(j))T S?1(x(i)?x(j))
线性判别函数是
W1x=2.364x1+1.834x2?1.524x3?1.521x4?78.767
W2x=1.510x1+0.558x2+0.665x3+0.419x4?70.541
W3x=1.167x1+0.320x2+1.417x3+1.747x4?101.501 2.1 Bayes判别
假定=
1
=
2
=
3
。先验概率按比例分配，即
p1=p2=p3=
50
150
=
1
3
求得的线性判别函数W1x，W2x，W3(x)中关于变量x1~x4的系数以及常数项均与上面结果相同。
广义平方距离函数
d j2x= x?x j T S j?1 x?x j?2ln p j，j=1,2,3
后验概率
P G j x =
exp ?0.5d j2x
exp ?0.5d i2x
3
i=1
，j=1,2,3
以下是SPSS软件判别分析结果。
分析觀察值處理摘要
未加權的觀察值N 百分比
有效150 100.0
已排除遺漏或超出範圍群組代碼0 .0
至少一個遺漏區別變數0 .0
遺漏或超出範圍群組代碼及
至少一個遺漏區別變數
0 .0
總計0 .0 總計150 100.0
不在分析中的變數
分類處理摘要
已處理150 已排除遺漏或超出範圍群組代碼0 至少一個遺漏識別變數0 已在輸出中使用150
群組的事前機率
类别在前分析中使用的觀察值未加權加權
1 .333 50 50.000
2 .33
3 50 50.000
3 .333 50 50.000
總計 1.000 150 150.000 Bayes判别（用回代法）的结果见下表。
下表是Bayes判别（交叉确认法）的结果。
2.2 逐步判别
逐步判别的主要计算步骤如下：
第一步：输入原始数据矩阵
X=x111x112?x11m x121x122?x12m ?
x1n
11
?
x g11
x g21
?
x gn
g1
?
x1n
12
?
x g12
x g22
?
x gn
g2
?
?
?
?
?
?
?
?
x1n
1m
?
x g1m
x g2m
?
x gn
g m
第二步：计算变量的总均值、组均值、总离差、组内离差。
X k=x k?1,x k?2,…,x k?m，k=1,2,…,m
X=x.?1,x.?2,…,x.?m
W= W jl
m×m
T=(t jl)m×m
第三步：给定挑选变量F—检验门坎值（临界值）Fα1,Fα2。
第四步：逐步挑选变量。逐步挑选变量的思想与逐步回归中一样，现假设迭代已进行了S步，引进了r个变量，这r个变量号构成的集合为I r，剩下的m-r个变量号构成的集合为I m?r。
第五步：求判别函数。设迭代h步后，挑选变量结束，共选入r个变量进入判别式。
F k X=ln q k+C ok+C jk x j
j∈I r
，k=1,2,…,g
C jk=n?g x k?i W ij?
j∈I r
，k=1,2,…,g
C ok=?1
C jk x k?i
j∈I r
，k=1,2,…,g
其中，q k为第k个总体的先验概率。判别系数的计算为
C jk=n?g x k?i W ij?
j∈I r
，k=1,2,…,g
C ok=?1
C jk x k?i
j∈I r
，k=1,2,…,g
其中，x k?i表示为k个总体的第i个变量的均值。
第六步：判别归类。将已知样本进行回判，并算出错判概率，然后将待判样本进行归类。
得到结果如下表：
三、结果分析
由结果可以看出，在进行判别分析时，选择挑选主要变量进行判别分析，还是用全部变量进行判别分析，要根据不同的情况来定。判别分析是一种有效的多元数据分析方法，他能科学地判断得到的样品属于什么类型，在纷繁的数据中揭示内在的规律，使我们对所研究的问题做出正确的判断。
实验3 数据查询
实验三数据查询 ●实验指导——简单查询和连接查询 一．实验目的 1．观察查询结果, 体会SELECT语句实际应用； 2．要求学生能够在查询分析器中使用SELECT语句进行简单查询。 3. 熟练掌握简单表的数据查询、数据排序和数据连接查询的操作方法。 二．实验准备 1.完成实验四，成功建立了基本表。 2.了解简单SELECT语句的用法。 3.比较熟悉查询分析器中的SQL脚本运行环境。 三．实验要求 1.完成简单查询和连接查询操作，并验收实验结果提交实验报告 四．实验内容 CREATE TABLE student1 ( sno char(8)PRIMARY KEY,--学号(主键) sname char(8)NOT NULL,--姓名 ssex char(2),--性别 sage char(2),--年龄 sdept char(6),--所在院系 ) CREATE TABLE course1 ( cno char(10)PRIMARY KEY,--课程编号（主键） cname char(20)NOT NULL,--课程名称 cpno char(2),--先行课 credit tinyint--课程学分 ) CREATE TABLE sc ( sno char(8),--学号(主键) cno char(10),--课程编号（主键） grade char(3),--成绩 primary key(sno,cno) ) 所有的查询全部用Transact-SQL语句实现
1.简单查询操作 此部分查询包括投影、选择条件表达、数据排序、使用临时表等。 对EDUC数据库实现以下查询： ①求计算机系的学生学号和姓名； SELECT sno,sname from student1 where sdept='CS'; ②求选修了课程的学生学号； SELECT distinct sno from sc where cno is not null; ③求选修C1 (数学)课程的学生学号和成绩，并要求对查询结果按成绩的降序排列， 如果成绩相同则按学号的升序排列； SELECT sno,grade from course1,sc where https://www.sodocs.net/doc/8a1808081.html,o=https://www.sodocs.net/doc/8a1808081.html,o and cname='数学' order by grade desc,sno asc; ④求选修课程C1 (数学)且成绩在80－90（85）之间的学生学号和成绩，并将成绩 乘以系数0.75 输出； SELECT sno,grade from course1,sc where https://www.sodocs.net/doc/8a1808081.html,o=https://www.sodocs.net/doc/8a1808081.html,o and cname='数学'and grade between80 and 85; ⑤求计算机系（CS）和数学系（IS）的姓张的学生的信息； SELECT* from student1 where sdept in('CS','IS')and sname like'张%'; ⑥求缺少了成绩的学生的学号和课程号。 SELECT sc.sno,cno from student1,sc where student1.sno=sc.sno and grade is null; ⑦将2000以后的成绩大于90分的学生成绩存入永久成绩表；将2000年以前的成绩 存入临时成绩表中。 2.连接查询操作 对EDUC数据库实现以下查询： ①查询每个学生的情况以及他（她）所选修的课程； SELECT student1.*,https://www.sodocs.net/doc/8a1808081.html,o from student1,sc where student1.sno=sc.sno; ②求学生的学号、姓名、选修的课程名及成绩； SELECT student1.sno,student1.sname,https://www.sodocs.net/doc/8a1808081.html,ame,sc.grade from student1,sc,course1
统计与统计分析实验指导书
统计与统计分析实验指导书 【试验目的】 通过实验教学，使学生验证并加深理解和巩固课堂教学内容，掌握常用统计分析方法在Excel和SPSS中的实现，更好的理解和掌握统计分析方法的应用原理、基本条件、实现步骤、结果的内涵等问题。通过实验，使学生能够结合具体任务和条件对社会经济问题进行初步的调查研究，结合自己的专业，在定性分析基础上做好定量分析，提高学生的科研能力和解决实际问题的能力，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。 【试验内容】 Excel和SPSS中的统计分析功能，包括： 1、数据的整理与显示，包括数据的排序与筛选、数据透视表与分类汇总、制作频数分布表和绘制各种统计图。计算描述统计量，选择适合的描述统计量反映统计数据的集中和离中趋势。 2、SPSS的参数检验，包括单样本的T检验，两独立样本的T检验及配对样本的T检验。 3、SPSS的方差分析。 4、相关与回归分析，包括Excel及SPSS中相关系数的计算、一元线性回归的基本方法、同时了解各种检验指标的给出、线性拟合图的制作等问题。 【实验要求】 1、按学校要求的试验报告格式打印。 2、用WORD文档输出，宋体，5号。 实验一、数据的整理与描述性统计分析 1.1 实验介绍 统计分析工作是以通过实验或调查收集到数据为起点的，有了统计数据之后，首先要对获取的数据进行系统化、条理化地整理，以提取有用的信息。我们如何能知道其中所包含的信息它们有哪些特点呢，要回答这样的问题，就要
先粗略了解数据的基本特点，考虑到数据的代表值，数据的分散程度以及数据的分布形态就需要对数据进行整理，并以恰当的方式进行呈现。方法之一就是统计分组，即根据被研究对象的特征和统计研究的目的，将所得数据进行适当的分组或分类。统计分组最常用的方式就是编制数据次数分布，它可以是任何形式的数据分组或分类；通常用图表的形式呈现出来，即次数分布表和次数分布图。面对数据可以通过基本的统计量来刻画数值结果，而通过次数分布表或次数分布图来直观地了解这些信息。 1.2 实验目的 分别掌握SPSS和EXCEL进行数据整理和显示，并利用描述统计分析的功能，能计算给定数据集的平均数等集中趋势指标和方差等变异指标；并能绘制统计图表。 1.3 实验内容 1) 使用EXCEL进行数据整理和显示及进行描述统计分析 (1) 描述统计 (2) 频次分析 2) 使用SPSS进行描述统计 (1) 描述统计 (2) 频次分析 1.4 实验准备 电脑、SPSS 11.0 1数据分析工具。 实验1：
北邮大三数据库实验六数据查询分析实验
实验六数据查询分析实验 实验目的 通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。 实验内容 1.索引对查询的影响 （1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。 建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引 建立聚集索引
建立非聚集索引 （2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：
建立聚集索引： 建立非聚集索引： （3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：
数值分析实验指导 - 7 积分
数值分析实验指导 潘志斌 2014年3月
实验七 数值积分 数值实验综述：通过数值积分实验掌握数值积分的实现，理解各种数值积分公式的特性，并能用数值积分求解积分方程和微分方程。 基础实验 7.1 Newton-cotes 型求积公式 实验目的：学会Newton-cotes 型求积公式,并应用该算法于实际问题. 实验内容：求定积分 ? π cos xdx e x 实验要求：选择等分份数n ,用复化Simpson 求积公式求上述定积分的误差不超过810-的近似值,用MATLAB 中的内部函数int 求此定积分的准确值,与利用复化Simpson 求积公式计算的近似值进行比较。 7.2 Romberg 算法 实验目的：学会数值求积的Romberg 算法,并应用该算法于实际问题. 实验内容：求定积分 ? 1 5 .0dx x 实验要求： （1）要求程序不断加密对积分区间的等分,自动地控制Romberg 算法中的加速收敛过程,直到定积分近似值的误差不超过610-为止,输出求得的定积分近似值。 （2）可用MATLAB 中的内部函数int 求得此定积分的准确值与Romberg 算法计算的近似值进行比较。 7.3 Gauss 型求积公式 实验目的：学会Gauss 型求积公式,并应用该算法于实际问题. 实验内容：求定积分 ? -+4 42 1x dx 实验要求： （1）把Gauss 点的表格存入计算机,以Gauss-Legendre 求积公式作为本实验的例子,要求程序可以根据不同的阶数n ,自动地用n 阶Gauss-Legendre 求积
公式计算上述定积分的近似值.体会Gauss型求积公式是具有尽可能高的代数精度的数值求积公式。 （2）可用MATLAB中的内部函数int求得此定积分的准确值与Gauss型求积公式求得的值进行比较。
模式识别-贝叶斯统计-iris数据集
IRIS数据集下基于最小错误率和最小风险的贝叶斯决策的实验与分析 贺翔 3115370035 硕5101
1.问题描述 1.1 Iris 数据集 Iris 数据集包含3类4维样本,分别标为1, 2, 3。其中, 每类样本数目为50, 且服从正态分布，每个数据样本有4个特征向量，分别代表萼片长度, 萼片宽度, 花瓣长度和花瓣宽度。 1.2要求 假设Iris 数据是正态分布的，要求考虑各种实验可能性（分组数量、分组策略、先验概率等），用样本对多维正态密度函数进行参数估计（均值向量和协方差矩阵），最后对3类Iris 两两分类。 2.原理描述 2.1贝叶斯公式 已知共有M 类别M i i ,2,1,=ω，统计分布为正态分布，已知先验概率)(i P ω及条件概率密度函数)|(i X P ω，对于待测样品，贝叶斯公式可以计算出该样品分属各类别的概率，即后验概率。贝叶斯公式为 M i P X P P X P X P M j j j i i i ,2,1,)()|() ()|()|(1==∑=ωωωωω 因此给定一个未知类别的数据样本X ，贝叶斯分类法将预测X 属于具有最高后验概率的类。故此问题的数学描述为：多元正态概率模型下的贝叶斯分类。
2.2参数估计 其中，条件概率密度函数)|(i X P ω为正态密度函数，用大量样本对其中未知参数进行估计，多维正态密度函数为 )]()(21exp[)2(1)(12/12/μμπ---=-X S X S X P T n 式中，),,(21n x x x X =为n 维向量； ),,(21n μμμμ =为n 维均值向量； ]))([(T X X E S μμ--=为n 维协方差矩阵； 1-S 是S 的逆矩阵； S 是S 的行列式。 大多数情况下，条件密度可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。 )]}()(21exp[)2(1 ln{)|()(1)(2/12/i i X X S X X S X P i T i n i ωωπω---=- i i T S n X X S X X i i ln 212ln 2)()(21)(1)(-----=-πωω )(i X ω为i ω类的均值向量。 2.3先验概率 设数据集样本有d 个属性，因此可用一个d 维列向量12[,,...,]T d x x x x =来表示。同时假定有c 个类12,,...c ωωω。如果类的先验概率未知，则可以假定这些类是等概率的，即 12()()...()c P P P ωωω===，且()i i S P S ω= 其中，i S 是类i ω中的训练样本数，而S 是训练样本总数。 2.4贝叶斯决策
《SAS数据分析范例》(SAS数据集)
《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)
数据库原理实验报告(数据查询)
数据库原理实验报告 实验三数据查询 班级：××× 姓名：××× 学号：××× 数据查询 一、[实验目的] 1．掌握SQL的单表查询操作
2．掌握SQL的连接查询操作 3．掌握SQL的嵌套查询操作 4．掌握SQL的集合查询操作 二、[实验内容] 本实验的主要内容是： 1．简单查询操作。包括投影、选择条件表达，数据排序，使用临时表等。 2．连接查询操作。包括等值连接、自然连接、求笛卡儿积、一般连接、外连接、内连接、左连接、右连接和自连接等。 3．在SQL Server查询分析器中，使用IN、比较符、ANY或ALL和EXISTS操作符进行嵌套查询操作。 4．组合查询与统计查询。 (1)分组查询实验。该实验包括分组条件表达、选择组条件的表达方法。 (2)使用函数查询的实验。该实验包括统计函数和分组统计函数的使用方法。 (3)组合查询实验。 (4)计算和分组计算查询的实验。 三、[实验方法] 1．将查询需求用Transact-SQL语言表示。 2．在SQL Server查询分析器的输入区中输入Transact-SQL查询语句。 3．设置查询分析器结果区为Standard Execute(标准执行)或Execute to Grid方式。 4．发布执行命令，查看查询结果；如果结果不正确，进行修改，直到正确为止。 5 查询分析器的主要作用是编辑Transact-SQL，将其发送到服务器，并将执行结果及分析显示出来(或进行存储)。查询分析功能主要是通过测试查询成本，判断该查询是否需要增加索引以提高查询速度，并可以实现自动建立索引的功能。 图5- 错误！未定义书签。SQL Server 2000查询分析器 查询分析器的界面如图5- 错误！未定义书签。所示。在查询生成器中的左边窗口是对象浏览器，其中按树结构列出了数据库对象；右上方是SQL代码区域，用于输入SQL的查
数据分析与建模实验报告
学生学号实验课成绩 学生实验报告书 实验课程名称数据分析与建模 开课学院 指导教师姓名 学生姓名 学生专业班级 2015 —2016 学年第 1 学期
实验报告填写规范 1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水 平与质量的重要依据。为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。 2、本规范适用于管理学院实验课程。 3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实 验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。 4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了 解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。教师将在实验过程中抽查学生预习情况。 5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。 6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报 告。在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。
画出图形 由图x=4时，y最大等于1760000 (2)求关于所做的15%假设的灵敏性 粗分析： 假设C=1000 即给定r y=f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+1500000 求导，f’(x)=-200000rx+1500000r-100000,令f’(x)=0,可得相应x值，x=(15r-1)/2r Excel画出相应图形
实验三：数据查询实验
实验三：数据查询实验 一、实验目的 了解在企业管理器或查询分析器中执行数据查询的方法；掌握SQL Server Query Analyzer中简单查询、连接查询、嵌套查询操作方法。 二、实验内容 1、使用企业管理器进行查询（验证性，了解部分） （1）查询数据表的全部数据 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，这时将显示该表的全部数据。 （2）使用SELECT语句查询数据表的数据 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，在打开返回表内容的子窗口中，单击工具栏按钮“显示/隐藏SQL窗格”，把子窗口分为上下两部分，上面部分能输入不同的SQL命令。执行时单击工具栏按钮“运行”即可。 （3）学习和使用QBE查询 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，在打开返回表内容的子窗口中，单击工具栏按钮“显示/隐藏条件窗格”，把子窗口分为上下两部分，上面部分能选择QBE查询条件，执行时单击工具栏按钮“运行”即可。若单击工具栏按钮“显示/隐藏SQL窗格”，则在SQL窗格中会显示自动生成的对应SQL语句。 2、使用查询分析器进行查询（验证性） （1）查询Student表中所有学生的学号、姓名和性别。 SELECT Sno, Sname, Ssex FROM Student （2）可以用“*”来选取数据表的全部列 例如：查询Student表中所有学生的基本情况。 SELECT * FROM Student （3）在查询结果中增加计算列，还可修改数据列的显示名称。 例如：查询Student表中所有学生的学号、姓名、性别和出生年份。 SELECT Sno 学号, Sname 姓名, Ssex 性别, Year(GetDate()) - Sage 出生年份 FROM Student （4）使用WHERE子句，可以选择满足条件的部分记录 例如：查询成绩在85～90分之间的学生情况。
实验设计与数据处理(第二版部分答案)
试验设计与数据处理 学院 班级 学号 学生 指导老师
第一章 4、 故100g 中维生素C 的质量围为：。 5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa ， 则 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ， 所以 3）、 1mm 则： 6. 样本测定值 3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 2 0.002136667 总体方差σ2 0.001780556 算术平均误差△ 0.038333333 极差R 0.11 7、S ?2＝3.733，S ?2＝2.303 F ＝S ?2/ S ?2＝3.733/2.303=1.62123 而F 0.975 （9.9）=0.248386，F 0.025(9.9)=4.025994 所以F 0.975 （9.9）< F
分析人员A 分析人员B 8 7.5 样本方差1 3.733333 8 7.5 样本方差2 2.302778 10 4.5 Fa值0.248386 4.025994 10 4 F值 1.62123 6 5.5 6 8 4 705 6 7.5 6 5.5 8 8 8.旧工艺新工艺 2.69% 2.62% 2.28% 2.25% 2.57% 2.06% 2.30% 2.35% 2.23% 2.43% 2.42% 2.19% 2.61% 2.06% 2.64% 2.32% 2.72% 2.34% 3.02% 2.45% 2.95% 2.51% t-检验: 双样本异方差假设 变量 1 变量 2 平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 假设平均差0 df 8 t Stat -38.22288611 P(T<=t) 单尾0 t 单尾临界 1.859548033 P(T<=t) 双尾0 t 双尾临界 2.306004133 F-检验双样本方差分析
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
利用IRIS软件进行数据报的传输分析
实验四、利用IRIS软件进行数据报的传输分析 一、实验目的 1.掌握如何利用协议分析工具分析IP数据报报文格式，体会数据报发送、转发的过程。在学习的过程中可以直观地看到数据的具体传输过程。 2.通过分析截获TCP报文首部信息，理解首部中的序号、确认号等字段是TCP可靠连接的基础。 3.通过分析TCP连接的三次握手建立和释放过程，理解TCP连接建立和释放机制。 二、实验内容和要求 1)学习协议分析工具IRIS的基本使用方法； 2)利用IRIS进行IP数据报报文的抓取； 3)对抓取到的数据报文进行分析，体会数据报发送、转发的过程。 三、实验（设计）仪器设备和材料 1．计算机及操作系统：PC机，Windows； 2．网络环境：可以访问互联网； 四、实验方法、步骤及结构测试 1、测试例子：将1号机计算机中的一个文件通过FTP下载到208号机中。 2、IRIS的设置。 由于IRIS具有网络监听的功能，如果网络环境中还有其它的机器将抓很多别的数据包，这样为学习带来诸多不便，为了看清楚上述例子的传输过程首先将IRIS设置为只抓208号机和1号机之间的数据包。设置过程如下： 1)用热键CTRL+B弹出如图所示的地址表，在表中填写机器的IP地址，为了对抓的包看得更清楚不要添主机的名字（name）,设置好后关闭此窗口。 图2-1 2）用热键CTRL+E弹出如图所示过滤设置，选择左栏“IP address”，右栏按下图将address book 中的地址拽到下面，设置好后确定，这样就这抓这两台计算机之间的包。
图2-2 3、抓包 按下IRIS工具栏中开始按钮。在浏览器中输入：FTP://192.168.113.1，找到要下载的文件，鼠标右键该文件，在弹出的菜单中选择“复制到文件夹”开始下载，下载完后在IRIS工具栏中按按钮停止抓包。下面我们将详细分析这个过程。 说明：为了能抓到ARP协议的包，在WINDOWS 2000 中运行arp –d 清除arp缓存。 用iris捕获的包来分析一下TCP/IP的工作过程，为了更清晰的解释数据传送的过程，我们按传输的不同阶段抓了四组数据，分别是1查找服务器、2建立连接、3数据传输和4终止连接（实验二完成第一组数据的分析）。每组数据，按下面三步进行解释： 显示数据包 解释该数据包 按层分析该包的头信息 4、查找服务器抓包分析 1）下图显示的是1、2行的数据 图 2-3 2）解释数据包 这两行数据就是查找服务器及服务器应答的过程。 在第1行中，源端主机的MAC地址是00:50:FC:22:C7:BE。目的端主机的MAC地址是
数据库数据查询实验报告和答案.doc
数据库数据查询实验报告和答案 韶关学院学生实验报告册实验课程名称：数据库技术与应用实验项目名称：数据库的数据查询实验类型（打√）：（基础?、综合、设计）院系：专业班级：姓名学号：指导老师：韶关学院教务处编制一、实验预习报告内容预习日期：10月10月22日（星期二第七八节）实验同组人：如有实验数据表格，学生在实验预习时应画好实验数据表格，供实验时填写数据（本页如不够，可另附相同规格的纸张）。 指导教师批阅及签名签名：年月日三、实验报告内容9月24日实验报告内容原则上应包含主要实验步骤、实验数据计算（实验操作）结果、实验结果（疑问）分析等项目。 实施内容：一、根据实验要求完成实验：（写明步骤和截图）1、在数据库studentsdb中，新建表studentdb_info，curriculum，grade。 并输入相应的数据，如图1、2和3所示。 图1图2图32、在studentsdb数据库中，使用下列SQL语句将输出什么？（1）selectcount(*)fromgrade结果如图4所示：图4（2）selectsubstring(学生姓名,1,2)fromstudent_info结果如图5所示：图5（3）selectupper(kelly)结果如图6所示：图6（4）selectreplicate(kelly,3)结果如图7所示：图7（5）selectsqrt(分数)fromgradewhere分数>=85结果如图8所示：图8（6）select2,3,power(2,3)结果如图9所示：图9（7）selectyear（getdate()）,month(getdate()),day(getdate())结果如图10所示：图102、在studentsdb数据库中使用select语句近基本查询。 （1）在student_info表中，查询每个学生的学号、姓名、出生日
数据分析实验指导书
目录 实验一描述性分析 实验二正态总体的均值检验 实验三非参数检验 实验四方差分析 实验五回归分析 实验六判别、聚类分析 实验七主成分分析 实验八因子分析 实验一描述性分析 【实验目的】 1.掌握数字特征的计算（A）； 2. 掌握相关矩阵计算（A）。 【实验原理】 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用；是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 要对数据进行分析，当然要分析数据中包含的主要信息，即要分析数据的主要特征，也就是说，要研究数据的数字特征。对于数据的数字特征，要分析数据的集中位置、分散程度。数据的分布是正态的还是偏态等。对于多元数据，还要分析多元数据的各个分量之间的相关性等。
【实验项目设计】 1.给定一组单变量数据，分组计算均值、方差、Q1、Q3、偏度、峰度。 2.给定一组多变量数据，计算相关矩阵。 【实验内容】 一、单样本的数字特征计算 (习题1.4) 从某商店的营业日中随机抽取12天,得日营业额数据为（单位：万元）： 12.5, 17.2, 9.1, 25.4, 31.2, 20, 18.9, 22.8, 21.1, 17.8, 25.1, 27.7 试求样本均值、样本方差、样本变异系数、样本中位数、上样本四分位数、下样本四分位数、样本四分位数间距和极差。 1. 建数据集 Data d4; Input x @@; Cards; 12.5 17.2 9.1 25.4 31.2 20 18.9 22.8 21.1 17.8 25.1 27.7 ; Run; 2. 使用“SAS/ 分析家”菜单 (1)打开“分析家”界面。 选择SAS界面的级联菜单：“解决方案”?“分析”?“分析家”。 (2)调出数据文件Work.D4 。 在界面的空白处，右键弹出菜单，选择级联菜单：“文件”?“按SAS名称打开”。依次选择逻辑库和文件对象，分别为“Work”、“D4”，单击“确定”按钮。
数据挖掘导论Iris KDD分析(DOC)
` 题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升 学生学号201413030119 指导教师 实习地点成都理工大学 实习成绩 二〇一六年 9月
iris数据集的KDD实验 第1章、实验目的及内容 1.1 实习目的 知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。 KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。 1.2 算法的核心思想 作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤. Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文
基于isodata算法的Iris数据分类
一．实验目的 通过对Iris data 采用Isodata 算法进行聚类，掌握Isodata 算法的原理以及具体实施步骤。 二．实验原理 C 均值算法比较简单，但它的自我调整能力也比较差。这主要表现在类别数不能改变，受代表点初始选择的影响也比较大。ISODATA 算法的功能与C 均值算法相比，在下列几方面有改进。 1.考虑了类别的合并与分裂，因而有了自我调整类别数的能力。合并主要发生在某一类内样本个数太少的情况，或两类聚类中心之间距离太小的情况。为此设有最小类内样本数限制N θ，以及类间中心距离参数C θ。若出现两类聚类中心距离小于C θ的情况，可考虑将此两类合并。 分裂则主要发生在某一类别的某分量出现类内方差过大的现象，因而宜分裂成两个类别，以维持合理的类内方差。给出一个对类内分量方差的限制参数S θ，用以决定是否需要将某一类分裂成两类。 2.由于算法有自我调整的能力，因而需要设置若干个控制用参数，如聚类数期望值K ，每次迭代允许合并的最大聚类对数L 、及允许迭代次数I 等。 下面我们将ISODATA 算法的步骤列出： 步骤1(确定控制参数及设置代表点) 需确定的控制参数为，聚类期望数K ，一个聚类中的最少样本数N θ，标准偏差控制参数，用于控制分裂S θ，类间距离控制参数，用于控制合并C θ，每次迭代允许合并的最大聚类对数L ，允许迭代的次数I 。设初始聚类数为c 及聚类中心,1,2...,i m i c =。 步骤2(分类) 对所有样本，按给定的c 个聚类中心，以最小距离进行分类，即若 步骤3(撤消类内样本数过小类别) 若有任何一个类j Γ，其样本数j N N θ<，则舍去j Γ，令1c c =-，将j Γ原样本分配至其它类； 步骤4(更新均值向量) 按现有样本分类结果，调整均值参数 步骤5(计算类内平均距离) 每类中各样本离开均值的平均距离
iris数据集的贝叶斯分类
IRIS 数据集的Bayes 分类实验 一、 实验原理 1) 概述 模式识别中的分类问题是根据对象特征的观察值将对象分到某个类别中去。统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。 贝叶斯（Bayes ）决策理论方法是统计模式识别的一个基本方法，用这个方法进行分类时需要具备以下条件： 各类别总体的分布情况是已知的。 要决策分类的类别数是一定的。 其基本思想是：以Bayes 公式为基础，利用测量到的对象特征配合必要的先验信息，求出各种可能决策情况（分类情况）的后验概率，选取后验概率最大的,或者决策风险最小的决策方式(分类方式)作为决策（分类）的结果。也就是说选取最有可能使得对象具有现在所测得特性的那种假设，作为判别的结果。 常用的Bayes 判别决策准则有最大后验概率准则（MAP ），极大似然比准则（ML ），最小风险Bayes 准则，Neyman-Pearson 准则（N-P ）等。 2) 分类器的设计 对于一个一般的c 类分类问题，其分类空间： {}c w w w ,,,21 =Ω 表特性的向量为： ()T d x x x x ,,,21 = 其判别函数有以下几种等价形式： a) ()()i j i w w i j c j w w x w P x w P ∈→≠=∈→>，且，,,2,11 ， b) ()()() ()i j j i w w i j c j w P w x p w P w x p ∈→≠=>，且，,,2,1i c) ()() () ()()i i j j i w w i j c j w P w P w x p w x p x l ∈→≠=>=，且，,,2,1 d) ()()() ()i j j i i w w i j c j w P w x np w P w x p ∈→≠=+>+，且，,,2,1ln ln ln 3) IRIS 数据分类实验的设计
数据库原理实验2数据查询
课程名称数据库原理 实验序号 2 实验项目数据查询 实验地点 实验学时实验类型验证性 指导教师实验员 专业班级 学号姓名 年月日 成绩：A 教师该学生本次实验的内容丰富，完成的操作步骤详细具体，实验结果正确，在实验报告的填写中态度十分严谨，对数据分析有自己的见解。
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 实验准备：在实验一的基础上（包括数据库的建立、定义表和添加表内容）进行实验，下面分别为depts表、students表、courses表、reports表。 一、简单的选择与投影查询 1、无条件查询 1.1查询全体学生的详细记录。这是一个无条件的选 择查询，其命令为： 其命令为： select * from students 运行结果如右图，显示整张表的内容。 1.2查询全体学生的姓名(Sname)、学号(Sno)、所在系 (dno)。这是一个无条件的投影查询，其命令为： select sname,ssex from students 运行结果如右图，显示了表中的三列。 1.3查询全体学生的姓名(Sname)、出生年份及学号 (Sno)。其命令为： select sno,sname,2017-sage as birth from students 运行结果如右图，显示了三列内容。
1.4查询全体学生的姓名、出生年份和学号，要求用小写 字母表示学号中的字母。其命令为： select sname,'birth:' title,YEAR(GETDATE())-sage birthyear,LOWER(sno) lsno from students 运行结果如右图，显示了四列内容。 1.5查询选修了课程的学生学号。其命令为： select distinct sno from reports 运行结果如右图，distinct短语是为了消去查询结果中的重复值。 2、条件查询 （1）比较条件 1.1查询d03系全体学生的学号(Sno)和姓名(Sname)。其命令为： select sno,sname from students where dno='d03' 运行结果如右图，显示了d03系的全体学生姓名与学号。 1.2查询所有年龄在18~22岁(包括18岁和22岁)之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其命令为： select sno,sage from students where sage >= 18 and sage <=20 运行结果如右图，共有5名在18岁到20岁的学生。 （2）谓语条件 2.1查询年龄在18~22岁(包括18岁和22岁)之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其命令为： select sno,sage from students where sage between 18 and 20 运行结果如右图，结果与比较条件的结果一样。 2.2查询年龄不在18-22岁之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其 命令为： select sno,sage from students
实验现象和实验数据的搜集整理与分析
实验现象和实验数据的搜集整理与分析
实验现象和实验数据的搜集整理与分析 一．问题阐述 实验现象和数据是定量实验结果的主要表现形式，亦是定量研究结果的主要证据。数据对于实验教学来讲，有着重要的意义和价值。然而在我们的教学中，不尊重事实，漠视实验数据的现象仍经常出现，具体分析，在小学科学实验数据教学中主要存在以下一些问题： （一）数据收集存在的问题 1.数据收集不真实 如《摆的研究》一课教学中，由于测量的次数多，时间紧，而测同一摆重或同一摆长前后时间又几近相同，于是有小组就根据前面的实验数据，推测了后面的数据。又如教学《热是怎样传递的》一课时，有一小组的火柴掉下来的顺序明明不是有规律地从左往右，但听到其他小组火柴都是从左往右有顺序地掉下来，于是他们也修改了自己的数据。 2.数据收集不准确 如教学《水和食用油的比较》一课时，教师引导学生把水和食用油分别装入相同的试管中来比较，结果教学中却出现了相反的现象——装油的试管比装水的试管还要重，原来是装水的试管壁薄，装油的试管壁厚，实验准备时教师并没有发现这个现象，结果出现了上述问题。 3.数据收集不全面 教师在收集数据过程中，各小组虽然都做了同一个实验，但教师只挑选1-2个组的实验表进行展示汇报，而其他组的实验数据一概不论，就草草作结论，这样的实验过程和结果很难说服所有人，也很容易出错。 （二）数据整理存在的问题 1.整理方式简单 课堂上教师比较重视设计小组或个人填写的实验数据表格，但对全班汇总的实验数据形式容易忽视，呈现方式比较简单。在数据呈现时，要么逐一呈现小组原始记录单，要么按小组顺序呈现数据，平时更少使用统计图来整理。黑板上数据显得杂乱无章，不易发现其中的规律。 2.数据取舍不清
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