【源码】基于Python和Flask的数据挖掘协同学习平台

项目简介

本项目“dmlab_app”是基于Python和Flask框架构建的数据挖掘协同学习平台。平台把复杂机器学习算法转化为可视化组件，用户通过拖拽组件能快速构建模型并进行数据分析。它支持关联规则挖掘、分类、聚类、回归、数据预处理和统计分析等多种机器学习任务，还具备自定义组件功能，提供中心化评测服务和可视化评测报告。

项目的主要特性和功能

1. 关联规则挖掘：运用Apriori和FP - Growth算法，可查看和下载结果。
2. 分类任务：支持CART、KNN、朴素贝叶斯、SVM等算法，有模型训练、评估及结果可视化功能。
3. 聚类任务：使用K - means、DBSCAN和分层聚类算法，可对数据集进行聚类分析。
4. 回归任务：包含线性回归、Lasso回归、SVM回归等，支持数据预测和性能评估。
5. 数据预处理：提供缺失值处理、特征提取、去重等功能，提升数据质量和模型性能。
6. 统计分析：涵盖频率分析、因子分析等，用于分析数据集特征和规律。
7. 任务定制：用户可自定义任务，包括名称、参数和算法等。
8. 前端组件：用React构建前端界面，有任务选择、参数设置、结果查看等功能。
9. 结果展示：以图形、表格等形式展示结果，支持结果下载。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python、Flask、sklearn等必要的库和框架。
2. 数据库配置：配置PostgreSQL或MySQL等数据库的连接信息。
3. 运行应用：运行dmlab_app主程序，启动Flask Web服务器。
4. 前端访问：通过浏览器访问应用地址，进行任务选择、参数设置、结果查看等操作。
5. 任务执行：提交任务请求，后端执行相应算法并返回结果。
6. 结果查看与下载：在前端查看任务结果，并可选择下载结果文件。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】