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神经网络
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教育数据挖掘方法与应用实验报告3(陈威廷)
教育数据挖掘方法与应用实验报告
姓名
陈威廷
学号
202105720205
年级
2021级
专业
教育技术学(师范)
学院
教育科学与技术学院
实验三:利用人工神经网络对pisa数据进行挖掘
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实验目的
使用人工神经网络对pisa数据进行挖掘
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二、实验工具
ibm spssmodeler 18.0
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实验原理
人工神经网络(artificialneuralnetwork,ann)是一种模拟生物神经系统的计算模型,被广泛应用于数据挖掘领域。它可以通过学习和训练来发现数据中的模式和关联,并用于分类、回归、聚类等任务。
人工神经网络的工作原理
1.网络结构:人工神经网络由多个神经元(节点)组成,通过连接(权重)相互传递信息。通常包括输入层、隐藏层和输出层。
2.前向传播:从输入层开始,通过每个神经元的激活函数计算输出,并将其传递到下一层,直至输出层产生最终结果。
3.权重调整:根据预测结果与实际结果之间的误差,使用反向传播算法来调整网络中各个连接的权重,以使误差最小化。
4.反向传播:通过计算误差的梯度,从输出层向输入层反向传播误差信号,更新各个神经元的权重。
5.训练和学习:通过多次迭代训练样本,不断调整权重,使得网络能够从数据中学习并提取特征和关系。
总之,人工神经网络是一种通过模拟神经元之间的连接和信息传递,从大量数据中学习和发现模式的算法模型,通过调整权重来实现对新数据的预测和分类。
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实验步骤
导入数据:从“源”选项卡拖拽“statistics文件”到数据流编辑区,导入数据。选择“类型”选项卡,点击“读取值”。并使用过滤器过滤掉一些无关变量。
从“字段选项”选项卡中拖拽“导出”节点到数据流编辑区,将数值型“math”字段变换为标记型字段,命名为“mathclass”,设置属性。
拖入一个类型结点,并设置属性。
从建模这里选择类神经网络结点,并如图设置属性。
随后双击运行查看结果
然后更改神经网络模型查看结果
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五、总结或个人反思
人工神经网络在数据挖掘中的意义包括:
1.模式识别:人工神经网络能够从大量复杂的数据中学习和发现模式,从而实现图像识别、语音识别等任务。
2.预测和分类:人工神经网络可以通过学习已有数据的特征和关系,对新数据进行预测和分类,例如预测销售额、判断疾病患者的生存率等。
3.异常检测:人工神经网络可以通过学习正常数据的特征,检测出异常或异常行为,有助于安全监控、信用卡欺诈检测等领域。
4.推荐系统:人工神经网络可以分析用户的行为和喜好,为用户提供个性化的推荐服务,如电影推荐、商品推荐等。
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