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教育数据挖掘方法与应用实验报告

实验三：利用人工神经网络对pisa数据进行挖掘

使用人工神经网络对pisa数据进行挖掘

ibm spssmodeler 18.0

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。

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

多层感知神经网络模型

径向基函数模型

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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