数据挖掘期末作业（自己写的）_数据挖掘期末大作业

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废话：
    不是特别情愿写数据挖掘
    一是我觉得对我找工作没啥帮助
    二是我写了一遍自己的版本，为了考试还得再写一遍考试的版本
    但！
    为了考试，为了提(zhe)升(mo)自己，
    还是写吧
    想要喷考试首先得掌握他才能喷
    你这个b怎么内心戏这么多，写不写？
    目标：杂食性代码写手
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# 1.实现滑动平均ma(data, delay)函数，结果保留整数存在序列中并返回，
#                                   主函数总调用ma函数进行验证
# 不想写 if __name__ == "__main__": 这b代码我就懒得写模块调用，也不配，还主程序

def ma_(data, delay):
    ret = []
    for i in range(len(data) - delay + 1):
        tmp = []
        for j in range(delay):
            tmp.append(data[i + j])
        ret.append(sum(tmp) / delay)
    return ret

# 我的能力不足够我看这么长的列表表达式，简单的列表表达式我可以接受，这么长我不能接受，看都不想看
def ma(data, delay):
    return [sum([data[i + j] for j in range(delay)]) / delay for i in range(len(data) - delay + 1)]

a = [1437, 1532, 1503, 1498, 1524, 1552, 1542, 1632]
print(ma(a, 3))
print(ma(a, 5))
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# 2.实现卡方值计算函数calCS(data)，主程序用调用calCS函数进行验证

def calCS(data):
    ret = 0
    column = [sum(data[0]), sum(data[1])] # 每行的和

    row = []                            # 每列的和
    for i in range(len(data[0])):       
        row.append(data[0][i]+data[1][i])
        
    for i in range(len(data)):
        for j in range(len(data[0])):
            o = data[i][j]
            e = row[j] * column[i] / sum(column)
            ret += (o-e)**2 / e
    return ret


data = [[40, 11], [24, 19]]
print(calCS(data))
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# 3. 实现特征归一函数 normalization(data, minV, maxV)


def normalization(data, minV, maxV):
    ret = []
    for i in data:
        n = (i - min(data)) / (max(data) - min(data)) * (maxV - minV) + minV
        ret.append(n)
    return ret


v0 = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]
print(normalization(v0, -1, 1))
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# 计算SMC系数和Jaccard系数

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