數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘決策樹實驗

圖圖5完成數(shù)據(jù)源具體設置圖圖1新建項目實驗3決策樹一、實驗目的1.了解決策樹的基本概念。2.掌握決策樹挖掘分析的操作步驟。二、實驗內(nèi)容對三國志4武將數(shù)據(jù).xIs中的數(shù)據(jù)進行決策樹分析。三、實驗儀、設備計算機、visualstudio2008 、分析用數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫服務四、實驗步驟準備工作：三國志4武將數(shù)據(jù).xIs數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)庫中。(1)打開visualstudio2008 ，新建項目，選擇商業(yè)智能項目，analysisservices項目新建項目娛鞭(1--TTi^u口￡1""已安8的饕扳囪翹新的I￡?1ZLCd項日-恆S(L_JH決方案S囪翹新的I￡?1ZLCd項日-恆S(L_JH決方案S折rJTkrmq**md K計我卯Ihyri&"irr4nEt\￥i?譏Studio w[ft1|簡^￡1 ]Z I(Z自膽S決方靜汨杲①

(2) 在解決方案資源管理器中，右鍵單擊 數(shù)據(jù)源，選擇新建數(shù)據(jù)源? 歡迎使用數(shù)據(jù)源向?qū)褂么讼驅(qū)?chuàng)建新數(shù)據(jù)源°數(shù)據(jù)謂表示到數(shù)據(jù)的連接.數(shù)據(jù)源不提供緩存元數(shù)據(jù)、淞力供粟.忝加計算和抵加批注等功能。若要對數(shù)據(jù)源應用這些功電盟'諳使用此向?qū)韯?chuàng)建數(shù)S源」撚后使用數(shù)S源視E向?qū)韯?chuàng)建包含相應功能的視圖?圖2數(shù)據(jù)源向?qū)?3) 在該界面中選擇(3) 在該界面中選擇新建，進行數(shù)據(jù)源具體設置遙擇如何定義連接嗟性①譽于現(xiàn)有連妾或篩氐接創(chuàng)違數(shù)據(jù)遞嗟性①譽于現(xiàn)有連妾或篩氐接創(chuàng)違數(shù)據(jù)遞＜￡＞數(shù)據(jù)腔接広〕:￥\必筍捋j?■韋超i託稱”■＜上一步塑)] 下…占⑧：I亢或邏；X'l圖3新建數(shù)據(jù)源(4)在服務器名中填寫要連接的數(shù)據(jù)庫服務器名稱，或者單擊服務器名右方下拉按鈕進行選擇；勾選使用windows身份驗證；選擇或輸入一個數(shù)據(jù)庫名中填寫將要分析數(shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)庫或者單擊右方下拉按鈕進行選擇

12?1 VH刷新? ]iSWat禾5(」膿霍Bfl④怦用耳盼駒證銀1<7$使用SQLSerir^r貝忖舊J全部川廠名心：1書延芒* L1[二n辻按毎」一①薇Jfirt=⑤選弾或酸IE庠名QJ:阿n*O阻+九1—個靜甜庫丈怦創(chuàng)】i：1^iFj.y滬客J-11揑供程序t￡：i:占機[ILEDPMicro"貢OILEDBTroviiei-forSBBFerber測HIS按電)窮助圖4數(shù)據(jù)源具體設置下一步(5) 確定后配置完的數(shù)據(jù)源已顯示在窗口上，繼續(xù)下一步-叵因選擇如何ikjSt連揍他旳攻壽方式Btlii；擇，U1.便迪庭廈駙且連搖字裁豐進行是文.?基于觀有連接或SJf査接館建數(shù)據(jù)灑＜￡)霖據(jù)i莖接⑩■雇性DaLaSourceTniti-al雇性DaLaSourceTniti-al匚a.Integrated..Frovidorssri新逢氓」＜上一號asi1新逢氓」＜上一號asi1下一步團＞ 1芥硯眄?| [ 麻Y自C"S于雖一個對3^也饌超據(jù)涯趣(6)勾選使用服務賬戶，繼續(xù)下一步模擬信息可以定義局遼yzjzServices悽用何科憑據(jù)來連接到數(shù)據(jù)誘.O使用當前用尸的逐據(jù)助0軾認值(V圖6模擬信息設置(7)數(shù)據(jù)源名稱保持默認，完成完成向?qū)еT提供一個名稱-然后單擊.'完成”以創(chuàng)連新數(shù)據(jù)邇.數(shù)S源名和①1：Hkh預覽(￡)；連接字符串:Provi<:er=SGLOLEDE_l;I)ataE?rce=;IntegratedSecurity^SPlInitialCatalo^hxE圖7完成數(shù)據(jù)源設置向?qū)?8) 在解決方案資源管理器中，右鍵單擊 數(shù)據(jù)源視圖，選擇新建數(shù)據(jù)源視圖圖圖11選擇包含對象圖圖11選擇包含對象14圈向?qū)Ф貐^(qū)歡迎使ffl數(shù)據(jù)源視圖向?qū)в么讼驅(qū)?chuàng)逹新的數(shù)據(jù)潯視圖?從關(guān)系數(shù)聲庫的裹和視團中創(chuàng)律數(shù)據(jù)源視s°麟瞬爲黔疇翳磁靈呷嘶更多高級功執(zhí)圖8數(shù)據(jù)源視圖向?qū)?9)下一步選擇數(shù)據(jù)源選樣現(xiàn)白的關(guān)東敷菇嗨，或剝連一T天來愍菇游口關(guān)系數(shù)據(jù)派迪)；Hjth雇性DataSourceInitialCa.._Integrated-..Prcvi(kthxh3STISQLOLEDB.】圖9選擇數(shù)據(jù)源(10)在可用對象中，將要分析數(shù)據(jù)所在表添加到包含的對象中，繼續(xù)下一步if—1^—選擇表和《?從要包含在數(shù)弱澹視圖中的關(guān)系第據(jù)庫中選擇對象?可用對集(A)：赳含的對象CL1:名稱□dbo三國志4$類型表名稱類型(11)默認名稱，完成圖圖14選擇定義方法H：|xHkE預覽口；二嚼3HihL*1ibo三國志4$圖12完成數(shù)據(jù)源視圖向?qū)Щ貙?12)在解決方案資源管理器中，右鍵單擊 挖掘結(jié)構(gòu)，選擇新建挖掘結(jié)構(gòu)回岡民暫據(jù)挖掘向?qū)g迎使用數(shù)據(jù)挖掘向?qū)褂么讼驅(qū)Э膳龠_新的暢結(jié)構(gòu)和新的挖據(jù)福型-挖掘棍型是一種代表已發(fā)現(xiàn)的豔麟蠶僖熱躋騁豔蠶轍M果用于創(chuàng)建挖融單擊斥一步”將生成世掘結(jié)構(gòu)利挖掘模型I單擊"取消"馬退出向?qū)?圖13數(shù)據(jù)挖掘向?qū)?13)勾選從現(xiàn)有關(guān)系數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫 ，繼續(xù)下一步態(tài)數(shù)據(jù)檢te向?qū)ж?選擇定義方法選擇創(chuàng)連挖?結(jié)構(gòu)定文時要使用的方法./>使用何種方法定乂挖掘結(jié)構(gòu)??ss賣羞澤麴ossa說明:此方i趨于現(xiàn)有丈丟數(shù)據(jù)庫中的表和列走義挖S錯構(gòu)-(14)選擇microsoft決策樹，繼續(xù)下一步

選擇數(shù)據(jù)挖掘技耒選擇對于悔正執(zhí)行的分析奧型來說是適用的數(shù)SfS掘拄相您要便用何種數(shù)據(jù)挖挹技術(shù)(X)?Microsoft決策樹說明:Microsoft決策樹?】汪是一種適合預測性奩複的分類苴港.謹直法吏持a散屬性和連續(xù)屬性酌預泓.圖15創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)構(gòu)(15)下一步旦區(qū)旦區(qū)選擇數(shù)據(jù)源視圖選選擇數(shù)據(jù)源視圖選S対挖?錯構(gòu)握僕數(shù)S的數(shù)S源視同?可用蜀據(jù)憑視SICA)：Hxh3表-Hxh3表-db?.三國吉4$圖圖16選擇數(shù)據(jù)源視圖(16(16)勾選事例，繼續(xù)下一步指定表類型搭定另析時要月的表奘型.指定表類型搭定另析時要月的表奘型.需入表Q)：事例0圖17指定表類型圖17指定表類型(17)在鍵列勾選序號碼，在輸入列勾選出身、國別、魅力、統(tǒng)御、武力、政治、忠誠，在可預測列勾選身份，繼續(xù)下一步＜數(shù)據(jù)挖據(jù)向?qū)ю┒ǘㄐ蛿?shù)摒指走分祈中聲用的列.刻列三區(qū)吉《園別名稱身松武才厚＜數(shù)據(jù)挖據(jù)向?qū)ю┒ǘㄐ蛿?shù)摒指走分祈中聲用的列.刻列三區(qū)吉《園別名稱身松武才厚W碼政拾皆惹回0間口口00口0叼□□n□瓦口□n□U為些苛龐詢］寸預冏直容雄供就入謹謖:圖18指定定型數(shù)據(jù)(18)下一步匸E?指定列的內(nèi)容和魅芙型扌旨定憶據(jù)結(jié)枸列的內(nèi)君租釵g笑型.51J艷S複型鎊椅毎):51J;==■■--■■■ 1蚤出長X國別CQAtinu^u?jQtblET魅力Coatinu^iiiBoublt,3島撈DiEcrstiTgtS缺CQntinU4U￥iQvbltCMitinuflUSBotbl-E酋序號碼KeyBotBltIl收料Cobtinu4uxBovbliContinu'ousDoilBIe內(nèi)容類型埜據(jù)類型窗!W?

圖19指定內(nèi)容和數(shù)據(jù)類型(19)勾選允許鉆取，完成＜卿挖摒向?qū)А鯀^(qū)完卓尙導対挖掘錨構(gòu)崔供名秫，從而兗成數(shù)搖挖扼向?qū)?ZU挖拒皓構(gòu)毛臓血：三凰古1三國志€預覽毬::目別力館御力號沿蕙出國魅舅曲g石攻習列冒II?疸5>1@遼回目別力館御力號沿蕙出國魅舅曲g石攻習列冒II?疸5>1@遼回圖21完成數(shù)據(jù)挖掘向?qū)?20)單擊挖掘模型查看器 $ $"”龍邁―””i丨否?］ $ $"”龍邁―””i丨否?］huxihuan—licrosoftVisualStudio文件世〕蝙矩堪)視團世)頂目?

數(shù)據(jù)憑觀圖⑤挖掘模型血工眞①貝H>耳/三國志嗎.dM［設計］IBah.血V［役計］H恤」挖,■，主成世〕調(diào)訶⑩窗口(t)社區(qū)C)?Development氣挖…I塾檢，.I逼搭…卸毎唱匕X福式@1數(shù)據(jù)庫?稱ft01〕T理穹蘭Hm:,.呂huxihnan〒曰數(shù)Jg源；=*■》Hxhds$> 數(shù)據(jù)源視E*口Hjtti.ilsv&或竝數(shù)據(jù)集n雖度.忡塩牡姑J1性 .A奢S三國志4數(shù)據(jù)溥視團SS列C序號碼二］三國志4$〔…J亠序^瑪 二UJ刃 予Li1啟錯諜列表X三國吉電Hinirk^tructuri'r就緒圖22完成設置(21)詢問是否部署項目， 是MicrosoftTisualStudio圖23部署項目(22)詢冋是否繼續(xù)，是MicrosoftVisualStudiot!J=-A*i=k囚厲字母順序幣國志°Saac捋走對象名蘇.圖24處理模型(23)單擊運行-'AhitfIKIHWJC-回因?qū)?ip：坦JPiH-佗—ED-rfli工出1屢JTWBtieLWJftJRWlI咆?Qrwrj殺ixj..J比古:規(guī)左IICIFF*毎《犬圭審住=I二*站屮rittE時出L#Fli帚H0=f=II 宴卍沿■忙九1運ER... ill II~1圖25運行挖掘項目B回MB回M處理進虞圖26處理結(jié)果(25)關(guān)閉處理窗口后，就可在挖掘模型查看器的決策樹中看到系統(tǒng)經(jīng)過分析得出的結(jié)果u***rfii+1u***rfii+1b”rifti+3 ■KwrsmnKisv■(26(26) 在挖掘模型中，右鍵單擊挖掘模型可以設置算法參數(shù)u***rfii+1u***rfii+1b”rifti+3 ■KwrsmnKisv■(26(26) 在挖掘模型中，右鍵單擊挖掘模型可以設置算法參數(shù)?跳側(cè)|匚嚴fllT申［扌世滬丁去*需舉［丁FJSMEPF*|9產(chǎn)《仲甲Eld

伸耐ffitF仙nw冷冠槪B砂丄ViBiUu-IRR區(qū).itfW?Li.rK3■T'csaufiS-主樂碩□kV/i-T依賴關(guān)系網(wǎng)絡:I所育璉接HJf■-創(chuàng)話.SUO—I、J15圖27分類關(guān)系圖二即Ijfl*：?'fcrh414?W^EKillrliT二事遶牡集%三0咅*to二ftfe4祓丹回五#MMS圖27分類剖面圖二S蠱「dH［■Si+JI'i)txh.dsvllBvHfefeJI弘甩粧鉛構(gòu)［、構(gòu)5棟型抹右冏ETM1査看術(shù)|￡j國?^^確性團養(yǎng)i即曲彌熬蹄碼昂衢力號怡S鳥煩武序&壇碼昂衢力號怡S鳥煩武序&壇d一芻壽芻昌亠「曬In)T列Ini處a挖酩縄和肪率權(quán)a(i)，處理碩H足).旳輦?cè)冖袍?把綺］［粗也'畑珂X恥一-.環(huán)旦…一珈肌圖28算法參數(shù)(27)算法參數(shù)的意義COMPLEXITY_PENALTY:禁止決策樹生長。減少此值會增加拆解的可能性，而增加此值則會減少拆解的可能性。而不考慮其在FORCE_REGRESSOR:強制算法使用的數(shù)據(jù)行作為回歸公式的回歸輸入變量,算法計算中的重要性為何。而不考慮其在MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES: 指定在叫用功能選項之前，算法可以處理輸入屬性的最大數(shù)目。MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES: 指定在叫用功能選項之前，算法可以處理輸出屬性的最大數(shù)目。MINIMUMSUPPORT:指定分葉節(jié)點必須包含的最小個例數(shù)目SCORE_METHOD:指定用來計算分割準則的方法。SPLIT_METHOD:指定用來節(jié)點分杈的模式。

繩寡法參數(shù)值默認值10.043值默認值10.043[潘加⑥刪除(1)確定取消[潘加⑥刪除(1)確定取消幫助?抑制決策狗的生長-i荻值趣小■分的可E宙生越丈：該值越大-拆分的可能性灘小.劉

鷹卿鏘霍禽嗨謬証聽聽猥I』。；如果育網(wǎng)即許圖29設置算法參數(shù)(28)設定完算法后，再次點擊挖掘模型查看器進行數(shù)據(jù)處理，處理完成后所得出的結(jié)果就是設置算法后的結(jié)果。參數(shù)②:值默認值10043(BO,)1,3,4[1.3]a肓■-rui^nn冷.值默認值10043(BO,)1,3,4[1.3]a肓■-rui^nn冷.'fiX.iikJj:jH,+JU<60r-8五、實驗心得體會邊界，當然這個上邊界不超過 邊界，當然這個上邊界不超過 100%邊界，當然這個上邊界不超過 邊界，當然這個上邊界不超過 100%通過這次關(guān)于決策樹的實驗，讓我對決策樹的應用有了相對具體的理解， 并且為決策樹的學習提供了一個好的鋪墊，在學習過程中，決策樹中的算法由于利用系統(tǒng)本身， 所以并沒有具體理解ID3這個算法的具體運轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，但是有了這次實驗的鋪墊，使自己能夠更加容易之后的ID3算法的學習。六、思考題決策樹對數(shù)據(jù)分類的正確率是否可以達到 100%？答：不可以達到100%決策樹一般都是自上而下來生成的。決策樹由一個決策圖和可能的結(jié)果（包括資源成本和風險）組成，用來創(chuàng)建到達目標的規(guī)劃。每個決策或事件都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結(jié)果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，所以稱作決策樹。對于那些各類別