一、课程设计的目的
通过Python/Java/VC或自己熟悉的语言编程实现知识发现、关联规则、分类聚类领域一些重要的算法，让学生掌握C4.5、k-mean、Apriori、EM、PageRank、DBSCAN等算法基本原理，能够运用数据挖掘方法解决具体问题。
二、课程设计要求
1. 本课程设计有十个备选实验，请自选五个，每个实验20分，共100分。
2. 遵守课程设计在线教学的规章制度，按时签到，不得在课程设计期间做与课程设计无关的事情。对于课程设计过程中出现的问题，及时向指导老师汇报，并接受指导老师的定期检查。
3. 课程设计报告要求格式规范，语言通顺，每个算法都要写明使用的数据结构，画出算法的程序流程图、关键的源程序代码、仔细记录实验结果。同时，将实验中遇到的问题和疑惑及思考解答过程，作为重点内容写入实验报告。
4. 及时提交课程设计报告及源程序文件。每个算法的报告篇幅建议大约1-2页，总课程设计报告页面数大约 10 页左右。实验报告格式请参见附录 1，其中封面单面打印，其他内容双面打印。
三、源码：
由于课程设计前期一直在玩，但是本人对于自己的技术还有一丝牵挂，所有课设的最后几天熬了三个大夜完成了五个实验。所用的语言是c++，编辑器是Visual Studio 2022，下面是工程文件：