数据挖掘可视化系统

数据挖掘可视化系统

🌀 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。

数据挖掘：Python

后台技术：Flask

前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts

配置完 Python 虚拟环境后，修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后，运行 .\App\main.py，接着打开 DMVSystem.html 文件，即可进行本地测试。

1. 系统主界面

进入系统主界面，系统提供 6 个数据集，用户可以选择导入其中 1 个数据集。

2. 导入数据集

选择导入数据集后，静候片刻，数据集即加载完毕。

3. 原始数据可视化

进入可视化模块，系统以平行坐标图、RadViz图、Andrew图等多种方式将原始多维数据可视化。

4. 原始数据集表格展示

下拉页面可以看到原始数据的表格展示，用户可点击数据预处理并进行训练。

5. 模型训练及数据挖掘结果可视化

静候片刻，即出现模型训练及数据挖掘的可视化结果。