作业帮数据挖掘 算法1.数据平滑假定用于分析的数据包含属性age.数据元组中age的值如下（按递增序）：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70.使用你所熟悉的程序设计语言进
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 14:25:55
数据挖掘 算法1.数据平滑假定用于分析的数据包含属性age.数据元组中age的值如下（按递增序）：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70.使用你所熟悉的程序设计语言进
数据挖掘 算法
1.数据平滑
假定用于分析的数据包含属性age.数据元组中age的值如下（按递增序）：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70.使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,实现如下功能（要求程序具有通用性）：
(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3.
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3.
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3.
2.离群点筛选
数据同上题,使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,找出其中的离群点（要求程序具有通用性）.
要求程序具有通用性,最好用链表
数据挖掘 算法1.数据平滑假定用于分析的数据包含属性age.数据元组中age的值如下（按递增序）：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70.使用你所熟悉的程序设计语言进
第一题结果：
#include <stdio.h>
#define DATALEN 27
int data[DATALEN]=
\x09{13, 15, 16,
\x09 16, 19, 20,
\x09 20, 21, 22,
\x09 22, 25, 25,
\x09 25, 25, 30,
33, 33, 35,
35, 35, 35,
\x09 36, 40, 45,
\x09 46, 52, 70};
int nSmoothByMeans[DATALEN]={0};
int nSmoothByMedians[DATALEN]={0};
int nSmoothByBoundaries[DATALEN]={0};
void SmoothByMeans(int depth)
{
\x09int i=0,j=0;
\x09int sum=0 , mean=0;
\x09for(i=0;i<27;i=i+3)
\x09{
\x09\x09for (j=i;j<i+depth;j++)
\x09\x09{
\x09\x09\x09sum+=data[j];
\x09\x09}
\x09\x09mean = sum/depth;
\x09\x09for (j=i;j<i+depth;j++)
\x09\x09{
\x09\x09\x09nSmoothByMeans[j]=mean;
\x09\x09}
\x09\x09sum = 0;
\x09}
}
void SmoothByMedians(int depth)
{
\x09int i=0,j=0;
\x09for(i=1;i<27;i=i+3)
\x09{
\x09\x09for (j=i-1;j<i+depth;j++)
\x09\x09{
\x09\x09\x09nSmoothByMedians[j]=data[i];
\x09\x09}
\x09}
}
void SmoothByBoundaries(int depth)
{
\x09int i=0,j=0;
\x09for(i=0;i<27;i++)
\x09{
\x09\x09nSmoothByBoundaries[i]=data[i];
\x09}
\x09for (i=1;i<27;i=i+3)
\x09{
\x09\x09if (data[i]-data[i-1]>data[i+1]-data[i])
\x09\x09{
\x09\x09\x09nSmoothByBoundaries[i]=data[i+1];
\x09\x09}
\x09\x09else
\x09\x09{
\x09\x09\x09nSmoothByBoundaries[i]=data[i-1];
\x09\x09}
\x09}
}
void main()
{
\x09int depth = 3;
\x09int i=0;
\x09int j=0;
\x09SmoothByMeans(3);
\x09SmoothByMedians(3);
\x09SmoothByBoundaries(3);
printf("原始数据：\n");
\x09for(i=0,j=1;i<27;i=i+3,++j)
\x09{
\x09\x09
\x09\x09printf("Bin %d : %d,%d,%d\n",
\x09\x09\x09j,data[i],data[i+1],data[i+2]);
\x09}
\x09printf("使用平均值：\n");
\x09for(i=0,j=1;i<27;i=i+3,++j)
\x09{
\x09\x09
\x09\x09printf("Bin %d : %d,%d,%d\n",
\x09\x09\x09j,nSmoothByMeans[i],nSmoothByMeans[i+1],nSmoothByMeans[i+2]);
\x09}
\x09printf("使用中值：\n");
\x09for(i=0,j=1;i<27;i=i+3,++j)
\x09{
\x09\x09
\x09\x09printf("Bin %d : %d,%d,%d\n",
\x09\x09\x09j,nSmoothByMedians[i],nSmoothByMedians[i+1],nSmoothByMedians[i+2]);
\x09}
\x09printf("使用边界值：\n");
\x09for(i=0,j=1;i<27;i=i+3,++j)
\x09{
\x09\x09
\x09\x09printf("Bin %d : %d,%d,%d\n",
\x09\x09\x09j,nSmoothByBoundaries[i],nSmoothByBoundaries[i+1],nSmoothByBoundaries[i+2]);
\x09}
}
