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《数据挖掘》课 程 大 作 业

第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

2020秋《数据挖掘》课程大作业

注意：从以下5个题目中任选其一作答。

题目一：Knn算法原理以及python实现

要 求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：

(1)算法介绍。

(2)算法流程。

(3)python实现算法以及预测。

题目二：朴素贝叶斯算法原理以及python实现

要 求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：

(1)算法介绍。

(2)算法流程。

(3)python实现算法以及预测。

题目三：SVM算法原理以及python实现

要 求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：

(1)算法介绍。

(2)算法流程。

(3)python实现算法以及预测。

题目四：中华古诗词分析

要 求：编写程序爬取中华古诗词网站

https://so.gushiwen.org/authors/上诗人的诗词信息，至少500首诗词，抽取诗词信息的诗人名字、朝代、诗词标题、诗词内容存储在json文件中，自选某一角度完成对诗词的处理分析。如：

(1)杜甫、李白的诗词用字、用词的对比分析；

(2)唐宋代表性诗词的用词对比分析；

(3)使用sklearn对不同诗人的诗词进行训练，训练得到的模型能用于对诗词的作者的判别。对比不同算法判别的准确率。

题目五：歌词分析

要 求：自选有音乐歌词的网站，编写爬虫程序下载不同类型的歌曲歌词，至少3种以上类型，每种类型至少100首歌曲，抽取其中的歌曲名称、歌曲类型、歌词信息存储在json文件中，自选某一角度对歌词进行处理分析。如：

(1)不同类型的歌曲用词分析，如下图所示(自行学习使用jieba库和wordcloud库的使用)。

(2)使用sklearn库对不同类型的歌词进行训练，训练得到的模型能用于对歌词类型的判别。对比不同算法判别的准确率。