Oracle数据库上机实验三挖掘宝藏（oracle上机实验3）

Oracle数据库上机实验三：挖掘宝藏

在Oracle数据库上机实验三中，我们将会学习如何挖掘宝藏，这是一项非常有趣的任务，同时也非常有用。随着数据科学的兴起，数据库挖掘正在成为一个热门话题。在这个实验中，我们将学习使用Oracle数据库的数据挖掘技术来挖掘宝藏。

步骤一：准备数据

我们需要准备一些数据。在本实验中，我们将使用Oracle自带的宝藏数据。这个数据集包括许多宝藏位置的地理信息，以及该位置的宝藏数量。以下是这个数据集的一部分：

| ID | Latitude | Longitude | Treasure |

|—-|———-|———–|———-|

| 1 | 36.0 | 140.0 | 100 |

| 2 | 51.5 | 0.1 | 250 |

| 3 | 23.7 | -159.6 | 500 |

| 4 | -39.0 | 176.0 | 50 |

| …| … | … | … |

这个数据集非常简单，只有四个字段：ID，纬度，经度和宝藏数量。我们将使用这个数据集来挖掘宝藏。

步骤二：创建Oracle数据挖掘工作流

接下来，我们需要创建一个Oracle数据挖掘工作流。Oracle提供了许多数据挖掘工具，包括数据集预处理、特征选择、机器学习、聚类和分类等。本实验我们将使用K-Means聚类算法。

在Oracle SQL Developer上选择Tools → Data Mining → Create a new workbench。

在Design View 选择Data → Import Data，选择我们刚刚创建的数据csv文件。然后在Design View选择算法 → KModes。

步骤三：设置算法参数

在KModes算法中，我们需要设置一些参数。

我们需要设置K值。K值是我们期望聚类的数量。在本实验中，我们将选择K=3。

由于我们的数据集包含地理信息，我们需要使用Haversine距离度量方法来计算距离。

我们需要指定一个细化标准，以确定哪些变量在聚类中起着重要作用。

步骤四：执行聚类

在完成算法参数设定后，我们可以开始执行聚类操作了。Oracle会自动为我们的数据集执行K-Means聚类算法，并生成对应的聚类模型。在这个模型中，每个数据点都被分配给一个特定的聚类。在本实验中，我们将获得3个聚类。

步骤五：可视化聚类结果

我们需要将聚类结果可视化。这可以帮助我们更好地理解数据。我们可以使用Oracle SQL Developer的数据挖掘向导来生成聚类图表，这将显示每个聚类的中心点和所包含的宝藏数量。

我们可以看到聚类1分布在东亚地区，聚类2分布在大洋洲地区，聚类3分布在北美地区。不同地区的宝藏分布明显地区别开来。

总结

通过本实验，我们学习了如何在Oracle数据库中使用数据挖掘技术来挖掘宝藏。首先我们准备了数据，然后创建了一个K-Means聚类模型，并进行了算法参数配置。我们还使用Oracle SQL Developer的数据挖掘向导生成了聚类图表，以可视化结果。此外，本实验还向我们展示了数据挖掘技术在实践中的应用。无论是探索数据或解决商业问题，其实数据挖掘都可以起到非常大的作用。