基于某weka地大数据分类和聚类分析报告实验报告材料
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告一、引言WEKA是一款强大的机器学习软件，它提供了多种聚类算法，包括K-Means、SimpleKMeans、BIRCH等。
这些算法可以用来解决各种不同的聚类问题。
在本文中，我们将使用WEKA的聚类算法对wine数据集进行分析和研究。
二、数据集介绍wine数据集是一个非常知名的数据集，它包含了178个样本和13个特征。
这些特征包括醇类、酸度、PH值等，可以用来预测葡萄酒的质量。
这个数据集是一个多类别的数据集，它的类别数是3。
三、WEKA聚类算法介绍WEKA的聚类算法有很多种，其中最常用的是K-Means算法。
K-Means 算法是一种迭代的算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇的中心点是该簇所有点的平均值。
这个算法的目标是最小化所有簇内的距离之和。
四、实验过程1、数据预处理：我们对wine数据集进行预处理，包括去除缺失值、标准化数据等。
2、聚类实验：然后，我们使用WEKA的K-Means算法对wine数据集进行聚类实验。
我们设定了不同的K值，进行了多次实验，并记录了每次实验的结果。
3、结果分析：我们分析了实验结果，发现当K=3时，聚类效果最好。
此时，每个簇的样本数分别是60、61和57，非常接近于原始数据集中的类别数。
五、结论通过WEKA聚类算法对wine数据集的分析和研究，我们发现当K=3时，聚类效果最好。
这意味着wine数据集可以被分为三个类别，每个类别对应一种葡萄酒。
这个结果与实际情况相符，说明我们的聚类方法是有效的。
六、展望未来，我们可以进一步研究WEKA的其他聚类算法，如SimpleKMeans、BIRCH等，看看它们是否可以更好地解决wine数据集的聚类问题。
我们也可以研究如何通过调整WEKA的参数来优化聚类效果。
聚类分析算法研究聚类分析是一种无监督学习方法，它在许多领域都有广泛的应用，包括数据挖掘、机器学习、图像处理、生物信息学等。
在本文中，我们将探讨聚类分析的基本概念、常见的聚类算法以及未来的研究方向。
weka实验总结
weka实验总结
Weka实验总结：
在数据挖掘和机器学习领域，Weka是一个广泛使用的开源软件工具，提供了
丰富的机器学习算法和数据预处理工具。
经过本次实验，我对Weka的功能和应用
有了更深入的了解。
首先，Weka提供了丰富的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、关联规则等。
通过在实验中应用这些算法，我们可以通过输入数据来训练模型，然后利用模型对新数据进行预测和分类。
例如，在分类问题中，我们可以使用决策树算法来构建一个分类模型，然后利用该模型对未知数据进行分类。
其次，Weka还提供了数据预处理的功能，包括数据清洗、特征选择和特征变
换等。
在实验中我们可以使用Weka提供的数据预处理工具，对数据进行处理和准备。
例如，我们可以使用Weka中的缺失值处理工具来处理数据中的缺失值，在数
据清洗的过程中，我们还可以进行数据规范化、去除异常值等操作。
另外，Weka具有友好的用户界面，使得使用起来更加简单和直观。
无论是数
据导入、算法选择还是结果分析，Weka都提供了易于使用的界面。
这对于初学者
来说非常友好，也方便了快速上手和使用。
总之，Weka是一个功能强大且易于使用的数据挖掘和机器学习工具。
通过本
次实验，我发现Weka提供了丰富的算法和功能，能够满足不同实验和研究的需求。
我相信Weka将在我今后的学习和研究中发挥重要的作用。
weka实验报告总结
weka实验报告总结
Weka是一款非常流行的机器学习和数据挖掘工具，用于实现各
种数据分析任务。
下面是对Weka实验报告的总结：
在本次实验中，我们使用Weka工具进行了一系列的数据挖掘和
机器学习实验。
我们首先对数据集进行了探索性数据分析，包括数
据的统计特征、缺失值处理、异常值检测等。
通过这些分析，我们
对数据集的特点有了更全面的了解，并为后续的实验做好了准备。
接下来，我们使用Weka提供的各种机器学习算法进行了模型的
训练和评估。
我们尝试了多种算法，包括决策树、支持向量机、朴
素贝叶斯等。
通过对比不同算法在训练集和测试集上的表现，我们
评估了它们的性能，并选择了最合适的算法作为我们的模型。
在模型训练过程中，我们还进行了特征选择和特征工程的实验。
通过选择最相关的特征或者提取新的特征，我们尝试提高模型的性
能和泛化能力。
同时，我们还使用交叉验证等方法来评估模型的稳
定性和鲁棒性。
最后，我们对模型进行了性能评估和结果分析。
通过计算准确
率、召回率、F1值等指标，我们评估了模型的分类效果。
同时，我们还进行了误差分析，找出模型在分类错误的样本上的共同特征，以便进一步改进模型。
综上所述，本次实验中我们使用Weka工具进行了一系列的数据挖掘和机器学习实验。
通过探索性数据分析、模型训练和评估、特征选择和工程，以及性能评估和结果分析，我们得到了一个具有较好性能的模型，并对数据集有了更深入的理解。
这些实验为我们进一步研究和应用机器学习提供了有益的经验和启示。
基于weka的数据分类和聚类分析实验报告
基于w e k a的数据分类分析实验报告1实验基本内容本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类和聚类方法（决策树J48、KNN和k-means）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。
最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。
2数据的准备及预处理2.1格式转换方法(1)打开“d ata02.xls”另存为CSV类型，得到“data02.csv”。
(2)在WEKA中提供了一个“Arff Viewer”模块，打开一个“data02.csv”进行浏览，然后另存为ARFF文件，得到“data02.arff”。
3. 实验过程及结果截图3.1决策树分类(1)决策树分类用“Explorer”打开数据“data02.arff”，然后切换到“Classify”。
点击“Choose”，选择算法“trees-J48”，再在“Test options”选择“Cross-validation（Flods=10）”，点击“Start”，开始运行。
系统默认trees-J48决策树算法中minNumObj=2，得到如下结果=== Summary ===Correctly Classified Instances 23 88.4615 %Incorrectly Classified Instances 3 11.5385 %Kappa statistic 0.7636Mean absolute error 0.141Root mean squared error 0.3255Relative absolute error 30.7368 %Root relative squared error 68.0307 %Total Number of Instances 26=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class0.824 0 1 0.824 0.903 0.892 N1 0.176 0.75 1 0.857 0.892 Y Weighted Avg. 0.885 0.061 0.913 0.885 0.887 0.892=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as14 3 | a = N0 9 | b = Y根据测试数集，利用准确率最高的模型得到的结果：分析说明：在用J48对数据集进行分类时采用了10折交叉验证（Folds=10）来选择和评估模型，其中属性值有两个Y，N。
数据挖掘WEKA实验报告2
数据挖掘-WEKA
实验报告二
姓名及学号：杨珍20131198
班级：卓越计科1301
指导老师：吴珏老师
一、实验内容
1、分类算法：（掌握weka中分类算法的使用）
1）掌握决策树分类算法（C4.5，CART算法）
2）打开数据集weahter.nominal.arrf，使用C4.5分类器（C4.5算法在Weka 中是作为一个分类器来实现的，名称为J48）构建决策树。
3）对结果进行分析。
4）使用贝叶斯网络编辑器编辑贝叶斯网络。
（选做）
二、实验步骤
(1)打开数据集weahter.nominal.arrf
(2)采用J48构建决策树
J48的结果
J48的在窗口的可视化：
J48的决策树可视化结果：
(3)采用FilterClassifier构建决策树
FilterClassifier的数据结果
(4)使用贝叶斯
贝叶斯的可视化结果：
思考与分析
使用FilterClassifier和J48，并采用有监督的二元离散化，与只使用J48处理原始数据的结果想比较。
为何从离散化后的数据构建决策树，比直接从原始数据构建决策树，有更好的预测效果？
(1)算法需要，例如决策树，NativeBayes等算法本身不能直接使用连续型变量，连续型数据只有经过离散化处理后才能进入算法引擎。
(2)离散化可以有效地克服数据中隐藏的缺陷，是模型更加稳定。
(3)有利于对非线性数据关系进行诊断和描述：对连续型数据进行离散化后，自变量和目标变量之间的关系变得清晰化。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本次实验的目的是使用WEKA软件对一个数据集进行数据挖掘，并通过数据挖掘的方法来预测数据集中其中一特定变量的值。
二、实验流程1. 数据集的导入：首先，我们将数据集导入WEKA软件中。
在WEKA主界面中，选择“Explorer”选项，并在弹出的窗口中选择“Open File”选项，然后选择要导入的数据集文件即可。
2. 数据预处理：在导入数据集后，我们需要对数据集进行预处理。
预处理的目的是为了提高数据挖掘的准确性和可靠性。
在WEKA中，我们可以通过选择“Preprocess”选项进行数据预处理。
常见的数据预处理方法有缺失值处理、异常值处理、离散化、标准化等。
3. 数据分析与建模：在数据预处理完成后，我们需要进行数据分析和建模。
在WEKA中，我们可以使用分类、回归、聚类等方法进行数据分析。
在本次实验中，我们选择使用朴素贝叶斯分类器进行数据分析与建模。
在WEKA中，我们可以通过选择“Classify”选项，并在弹出的窗口中选择“NaiveBayes”选项来使用朴素贝叶斯分类器。
4.模型评估与优化：在完成数据分析与建模后，我们需要对模型进行评估与优化。
在WEKA中，我们可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法进行模型评估。
根据评估结果，我们可以对模型进行优化，以提高模型的准确性和可靠性。
5.结果可视化：最后，我们可以对挖掘结果进行可视化展示。
在WEKA中，我们可以使用图表和图形来展示挖掘结果。
根据可视化结果，我们可以更加直观地理解和分析挖掘结果。
三、实验结果与分析在本次实验中，我们选择了一个含有1000个样本的数据集，并使用朴素贝叶斯分类器进行数据挖掘。
经过数据预处理和模型评估，我们最终得到了一个准确率为80%的分类模型。
通过对模型进行优化，我们成功的预测了数据集中其中一特定变量的值。
四、实验总结通过本次实验，我们学习了如何使用WEKA软件进行数据挖掘。
WEKA是一个功能强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理和分析方法，可以帮助我们进行高效准确的数据挖掘。
数据挖掘weka实验报告
数据挖掘weka实验报告数据挖掘Weka实验报告引言：数据挖掘是一门利用统计学、人工智能和机器学习等技术从大量数据中提取有用信息的学科。
Weka是一款强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的算法和功能，使得数据挖掘变得更加容易和高效。
本文将对Weka进行实验，探索其在数据挖掘中的应用。
一、数据集选择和预处理在本次实验中，我们选择了一个关于房价的数据集作为实验对象。
该数据集包含了房屋的各种属性，如面积、位置、卧室数量等，以及对应的房价。
首先，我们需要对数据集进行预处理，以便更好地进行数据挖掘。
1. 缺失值处理在数据集中，我们发现了一些缺失值。
为了保证数据的完整性和准确性，我们采用了Weka提供的缺失值处理方法，如删除缺失值、插补缺失值等。
通过比较不同方法的效果，我们选择了最适合数据集的缺失值处理方式。
2. 特征选择数据集中可能存在一些冗余或无关的特征，这些特征对于数据挖掘的结果可能没有太大的贡献。
因此，我们使用Weka中的特征选择算法，如信息增益、卡方检验等，来选择最具有代表性和相关性的特征。
二、数据挖掘算法应用在预处理完成后，我们开始应用各种数据挖掘算法，探索数据集中隐藏的规律和模式。
1. 分类算法我们首先尝试了几种分类算法，如决策树、朴素贝叶斯等。
通过比较不同算法的准确率、召回率和F1值等指标，我们找到了最适合该数据集的分类算法，并对其进行了优化。
2. 聚类算法除了分类算法，我们还尝试了一些聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。
通过可视化聚类结果，我们发现了数据集中的一些簇，从而更好地理解了数据集的结构和分布。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项集之间关系的方法。
我们使用了Apriori算法来挖掘数据集中的关联规则，并通过支持度和置信度等指标进行评估。
通过发现关联规则，我们可以了解到不同属性之间的相关性和依赖性。
三、实验结果分析通过实验，我们得到了一系列数据挖掘的结果。
根据实验结果，我们可以得出以下结论：1. 分类算法的准确率较高，可以用于预测房价等问题。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘-WAKA实验报告一、WEKA软件简介在我所从事的证券行业中，存在着海量的信息和数据，但是这些数据日常知识发挥了一小部分的作用，其包含了大量的隐性的信息并不为所用，但是却可以为一些公司的决策和对客户的服务提供不小的价值。
因此,我们可以通过一些数据采集、数据挖掘来获得潜在的有价值的信息。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。
在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类于回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在的有用的信息。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。
WEKA的出现让我们把数据挖掘无需编程即可轻松搞定。
WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目，全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis）。
WEKA是由JAVA编写的，WEKA得到，并且限制在GBU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。
是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看WEKA的接口文档。
在WEKA中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。
安装WEKA也十分简单，首相要下载安装JDK环境，JDK在这个页面可以找到它的下载。
点击JDK6之后的Download按钮，转到下载页面。
选择Accepct，过一会儿页面会刷新。
我们需要的是这个WindowsOfflineInstallation,Multi-languagejdk-6-windows-i586.exe5 3.16MB，点击它下载。
也可以右键点击它上面的链接，在Flashget等工具中下载。
数据挖掘WEKA实验报告3
数据挖掘-WEKA
实验报告三
姓名及学号：杨珍20131198
班级：卓越计科1301
指导老师：吴珏老师
一、实验内容
1、聚类算法（掌握weka中k-means算法的使用）
1）加载weather.arrf文件，选择SimplerKmeans算法，使用默认参数，进行聚类。
对聚类结果进行分析。
2）使用EM算法进行聚类。
3）分别使用DBSCAN和OPTICS算法进行聚类，对结果进行分析。
二、实验步骤
(1)加载iris.arrf文件，选择SimplerKmeans算法
(2)使用EM算法进行聚类。
(3)使用DBSCAN进行聚类
(4)使用OPTICS进行聚类
二、思考与分析
1请分析为什么两种聚类方法的集成有时会改进聚类的质量和效率。
每种聚类方法各有自己的优缺点，采用两种聚类方法在某种程度上会使两种方法的优点缺点互补，从而提高质量和效率。
基于weka的数据分类分析实验报告
基于weka的数据分类分析实验报告1实验基本内容本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。
最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。
2数据的准备及预处理格式转换方法原始数据是excel文件保存的xlsx格式数据，需要转换成Weka支持的arff文件格式或csv文件格式。
由于Weka对arff格式的支持更好，这里我们选择arff格式作为分类器原始数据的保存格式。
转换方法：在excel中打开“”，选择菜单文件->另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“total_data”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，文件类型选择“Arff data files（*.arff）”，这样得到的数据文件为“”。
如何建立数据训练集，校验集和测试集数据的预处理过程中，为了在训练模型、评价模型和使用模型对数据进行预测能保证一致性和完整性，首先要把和合并在一起，因为在生成arff文件的时候，可能会出现属性值不一样的情况，否则将为后来的测试过程带来麻烦。
通过统计数据信息，发现带有类标号的数据一共有100行，为了避免数据的过度拟合，必须把数据训练集和校验集分开，目前的拆分策略是各50行。
类标号为‘female’的数据有21条，而类标号为‘male’的数据有79条，这样目前遇到的问题是，究竟如何处理仅有的21条female数据？为了能在训练分类模型时有更全面的信息，所以决定把包含21条female类标号数据和29条male类标号数据作为模型训练数据集，而剩下的另49条类标号类male的数据将全部用于校验数据集，这是因为在校验的时候，两种类标号的数据的作用区别不大，而在训练数据模型时，则更需要更全面的信息，特别是不同类标号的数据的合理比例对训练模型的质量有较大的影响。
weka 聚类实验报告
weka 聚类实验报告Weka 聚类实验报告引言聚类是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象划分为不同的组别，使得同一组别内的对象具有相似的特征。
Weka 是一款流行的数据挖掘工具，其中包含了丰富的聚类算法，如K-means、DBSCAN、EM 等。
本实验旨在利用Weka 进行聚类实验，探索不同算法对数据集的聚类效果。
实验设计本次实验选择了UCI数据集中的Iris 数据集，该数据集包含了150 条记录，每条记录包括了4 个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个类别标签（鸢尾花的品种）。
我们将利用Weka 中的K-means、DBSCAN 和EM 等算法对该数据集进行聚类，并比较它们的聚类效果。
实验步骤1. 数据预处理：首先，我们将数据集导入Weka，并进行数据预处理，包括缺失值处理、标准化等操作。
2. K-means 聚类：利用Weka 中的K-means 算法对数据集进行聚类，并选择合适的聚类数目。
3. DBSCAN 聚类：利用Weka 中的DBSCAN 算法对数据集进行聚类，并调节合适的参数。
4. EM 聚类：利用Weka 中的EM 算法对数据集进行聚类，并选择合适的分布类型。
实验结果经过实验，我们得到了以下聚类结果：1. K-means 聚类：选择3 个聚类中心，得到了较好的聚类效果，三个类别分别对应于数据集中的三种鸢尾花品种。
2. DBSCAN 聚类：通过调节参数，我们得到了较好的聚类效果，但需要注意对噪声点的处理。
3. EM 聚类：选择高斯混合模型作为分布类型，得到了较好的聚类效果，但需要注意模型的收敛情况。
结论本次实验利用Weka 进行了聚类实验，并比较了K-means、DBSCAN 和EM 等算法的聚类效果。
通过实验结果，我们发现K-means 算法在该数据集上表现较好，能够有效地将数据集分为三个类别，对应于三种鸢尾花品种。
DBSCAN 算法和EM 算法也取得了较好的聚类效果，但需要注意参数的调节和模型的收敛情况。
weka实验报告
DW&DM课程实验报告班级：信管11-1姓名：***学号：************一、实验目的验证二、实验内容（一）聚类分析（1）数据准备1. 数据文件格式转换使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。
幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件，比如Excel，所支持的。
现在我们打开“bank-data.csv”。
利用WEKA可以将CSV文件格式转化成ARFF文件格式。
ARFF 格式是WEKA支持得最好的文件格式。
此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。
2.“Explorer”界面“Explorer”提供了很多功能，是WEKA使用最多的模块。
3.bank-data数据各属性的含义如下：id: a unique identification numberage: age of customer in years (numeric)sex: MALE / FEMALEregion: inner_city/rural/suburban/townincome: income of customer (numeric)married: is the customer married (YES/NO)children: number of children (numeric)car: does the customer own a car (YES/NO)save_act: does the customer have a saving account (YES/NO)current_act:does the customer have a current account (YES/NO) mortgage: does the customer have a mortgage (YES/NO)pep: did the customer buy a PEP (Personal Equity Plan，个人参股计划) after the last mailing (YES/NO)上图显示的是“Explorer”打开“bank-data.csv”的情况。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘-WAKA实验报告一、WEKA软件简介在我所从事的证券行业中，存在着海量的信息和数据，但是这些数据日常知识发挥了一小部分的作用，其包含了大量的隐性的信息并不为所用，但是却可以为一些公司的决策和对客户的服务提供不小的价值。
因此,我们可以通过一些数据采集、数据挖掘来获得潜在的有价值的信息。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。
在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类于回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在的有用的信息。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。
WEKA的出现让我们把数据挖掘无需编程即可轻松搞定。
WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目，全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis）。
WEKA是由JAVA编写的，WEKA得到，并且限制在GBU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。
是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看WEKA的接口文档。
在WEKA中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。
安装WEKA也十分简单，首相要下载安装JDK环境，JDK在这个页面可以找到它的下载。
点击JDK6之后的Download按钮，转到下载页面。
选择Accepct，过一会儿页面会刷新。
我们需要的是这个WindowsOfflineInstallation,Multi-languagejdk-6-windows-i586.exe5 3.16MB，点击它下载。
也可以右键点击它上面的链接，在Flashget等工具中下载。
基于weka的数据聚类分析实验
基于Weka的数据聚类分析实验姓名：覃丽萍专业：计算机应用技术学号：20610020471. 实验基本原理及目的聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。
聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。
对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。
在本实验中，我们对前面的“bank-data”作聚类分析，使用最常见的K均值（K-means）算法。
下面我们简单描述一下K均值聚类的步骤。
K均值算法首先随机的指定K个簇中心。
然后：（1）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇；（2）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。
重复（1）和（2），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。
本次实验的目的，是通过利用Weka中提供的simpleKmeans方法对“bank-data”进行聚类分析，更深刻的理解k均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。
2. 数据的准备及预处理原始数据“bank-data.xls”是excel文件格式的数据，需要转换成Weka支持的ARFF文件格式的。
转换方法：在excel中打开“bank-data.xls”，选择菜单文件—>另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“bank-data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“bank-data.csv”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“bank-data.csv”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“bank-data.arff”，文件类型选择“Arff data files（*.arff）”，这样得到的数据文件为“bank-data.arff”。
weka实验报告总结 -回复
weka实验报告总结-回复Weka实验报告总结Weka是一款广泛应用于数据挖掘和机器学习的开源软件，提供了多种基本的数据预处理、特征选择、分类、聚类和可视化等功能。
本文将以探讨Weka实验报告总结为主题，逐步回答以下问题：实验目的是什么？实验设计和数据集选择如何？实验过程和结果有哪些？是否达到预期结果？有哪些改进和未来的研究方向？实验目的实验的目的决定了实验的方向和主要内容。
在Weka实验报告中，实验目的通常是解决某个具体问题或者评估某种数据挖掘算法的性能。
因此，实验报告总结的第一步是明确实验目的并对其进行简要介绍。
实验设计和数据集选择实验设计是决定如何实施实验的规划和安排。
在Weka实验中，一般需要选择合适的数据集并制定实验流程。
数据集的选择要考虑数据的特征、数据量、数据的可用性和是否具有代表性等因素。
实验流程包括数据导入、数据预处理、特征选择、分类/聚类算法的选择和性能评估等步骤。
实验报告总结中应对实验设计进行详细说明，并说明数据集的选择原因和实验流程的具体步骤。
实验过程和结果实验过程是实验的具体操作步骤，实验结果是根据实验数据计算得出的评估结果。
在Weka实验中，实验过程包括数据导入、数据预处理、特征选择和分类/聚类算法等操作步骤，通过Weka软件的各个模块实现。
实验结果要包括分类/聚类的准确率、召回率、F1值等评估指标，并与其他算法或者基准进行对比。
实验报告总结中应对实验过程和结果进行详细叙述，并给出相应的图表和分析。
达到预期结果与改进方向通过对实验结果的分析，可以判断实验是否达到预期结果。
如果实验结果达到了预期目标，可以进行相应的分析和总结；如果未达到预期目标，则需要分析原因，并提出改进方案。
改进方案可以包括尝试不同的数据集、调整特征选择的参数、尝试其他分类/聚类算法等。
实验报告总结中应对是否达到预期结果以及改进方向进行详细叙述，并给出相应的分析和建议。
未来的研究方向最后，在Weka实验报告总结中应提出未来的研究方向。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘W E K A实验报告Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT数据挖掘-WAKA实验报告一、WEKA软件简介在我所从事的证券行业中，存在着海量的信息和数据，但是这些数据日常知识发挥了一小部分的作用，其包含了大量的隐性的信息并不为所用，但是却可以为一些公司的决策和对客户的服务提供不小的价值。
因此,我们可以通过一些数据采集、数据挖掘来获得潜在的有价值的信息。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。
在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类于回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在的有用的信息。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。
WEKA的出现让我们把数据挖掘无需编程即可轻松搞定。
WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目，全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis）。
WEKA是由JAVA编写的，WEKA得到，并且限制在GBU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。
是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看WEKA的接口文档。
在WEKA中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。
安装WEKA也十分简单，首相要下载安装JDK环境，JDK在这个页面可以找到它的下载。
点击JDK6之后的Download按钮，转到下载页面。
选择Accepct，过一会儿页面会刷新。
我们需要的是这个WindowsOfflineInstallation,，点击它下载。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于weka的数据分类分析实验报告1实验基本内容本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类和聚类方法（决策树J48、KNN 和k-means）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。
最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。
2数据的准备及预处理2.1格式转换方法(1)打开“data02.xls”另存为CSV类型，得到“data02.csv”。
(2)在WEKA中提供了一个“Arff Viewer”模块，打开一个“data02.csv”进行浏览，然后另存为ARFF文件，得到“data02.arff”。
3. 实验过程及结果截图3.1决策树分类(1)决策树分类用“Explorer”打开数据“data02.arff”，然后切换到“Classify”。
点击“Choose”，选择算法“trees-J48”，再在“Test options”选择“Cross-validation（Flods=10）”，点击“Start”，开始运行。
系统默认trees-J48决策树算法中minNumObj=2，得到如下结果=== Summary ===Correctly Classified Instances 23 88.4615 %Incorrectly Classified Instances 3 11.5385 %Kappa statistic 0.7636Mean absolute error 0.141Root mean squared error 0.3255Relative absolute error 30.7368 %Root relative squared error 68.0307 %Total Number of Instances 26=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class0.824 0 1 0.824 0.903 0.892 N1 0.176 0.75 1 0.857 0.892 Y Weighted Avg. 0.885 0.061 0.913 0.885 0.887 0.892=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as14 3 | a = N0 9 | b = Y使用不同的参数准确率比较：根据测试数集，利用准确率最高的模型得到的结果：分析说明：在用J48对数据集进行分类时采用了10折交叉验证（Folds=10）来选择和评估模型，其中属性值有两个Y，N。
一部分结果如下：Correctly Classified Instances 23 88.4615 %Incorrectly Classified Instances 3 11.5385 %=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as14 3 | a = N0 9 | b = Y这个矩阵是说，原来是“Y”的实例，有14个被正确的预测为“Y”,有3个错误的预测成了“N”。
原本是“NO”的实例有0个被正确的预测成为“Y”，有9个正确的预测成了“N”。
“14+3+0+9=26”是实例的总数，而（14+9）/ 26=0.884615正好是正确分类的实例所占比例。
这个矩阵对角线上的数字越大，说明预测得越好。
(2)K最近邻分类算法用“Explorer”打开数据“data02.arff”，然后切换到“Classify”。
点击“Choose”，选择算法“lazy-IBk”，再在“Test options”选择“Cross-validation（Flods=10）”，点击“Start”，开始运行。
训练结果：系统默认lazy-IBk K最近邻分类算法中KNN=1，得到如下结果=== Summary ===Correctly Classified Instances 20 76.9231 %Incorrectly Classified Instances 6 23.0769 %Kappa statistic 0.4902Mean absolute error 0.252Root mean squared error 0.4626Relative absolute error 54.9136 %Root relative squared error 96.694 %Total Number of Instances 26=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class0.824 0.333 0.824 0.824 0.824 0.768 N 0.667 0.176 0.667 0.667 0.667 0.768 Y Weighted Avg. 0.769 0.279 0.769 0.769 0.769 0.768=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as14 3 | a = N3 6 | b = Y使用不同的参数准确率比较：根据测试数集，利用准确率最高的模型得到的结果：分析说明：在用lazy-Ibk(KNN=3)对数据集进行分类时采用了10折交叉验证（Folds=10）来选择和评估模型，其中属性值有两个Y，N。
一部分结果如下：=== Summary ===Correctly Classified Instances 23 88.4615 %Incorrectly Classified Instances 3 11.5385 %=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as16 1 | a = N2 7 | b = Y这个矩阵是说，原来是“Y”的实例，有16个被正确的预测为“Y”,有1个错误的预测成了“N”。
原本是“NO”的实例有2个被正确的预测成为“Y”，有9个正确的预测成了“7”。
“16+1+2+7=26”是实例的总数，而（16+7）/ 26=0.884615正好是正确分类的实例所占比例。
二、对“data01”进行聚类分析1.数据格式的转换(1)打开“data01.xls”另存为CSV类型，得到“data01.csv”。
(2)在WEKA中提供了一个“Arff Viewer”模块，打开一个“data01.csv”进行浏览，然后另存为ARFF文件，得到“data01.arff”。
2.聚类过程用“Explorer”打开数据“data01.arff”，然后切换到“Cluster”。
点击“Choose”，选择算法“SimpleKMeans（numClusters=6，seed=200），再在“Test options”选择“Use training set”，点击“Start”，开始运行。
训练结果：采用simpleKMeans算法，其中numClusters=6，seed=100，得到如下结果：Number of iterations: 3Within cluster sum of squared errors: 6.065322314450069（平方误差之和）Clustered InstancesClustered Instances0 4 ( 15%)1 3 ( 12%)2 4 ( 15%)3 3 ( 12%)4 2 ( 8%)5 10 ( 38%)（各类的包含的实例个数以及占总实例的百分比）说明：其中当seed的取值越大，平方误差之和越小。
在这次实验seed=100，得到：Within cluster sum of squared errors:6.065322314450069.这是评价聚类好坏的标准，数值越小说明同一簇实例之间的距离就越小。
接下来“Cluster centroids”：列出了各个簇中心的位置：Attribute Full Data 0 1 2 3 4 5(26) (4) (3) (4) (3) (2) (10)=================================================================================sample 13.5 22.5 4.6667 20.5 14.6667 4.5 11.2old-year 48.0769 65.75 59.3333 50.5 25 56.5 41.9VEGF 1.9231 2.75 2.3333 2 2.6667 3 1MVC 102.1538 126.45 100.6667 127.4 88.2667 104 86.58cancer-grade 2.5769 3.75 2 3 3.33333.5 1.7cancer-stage 2.1538 3.25 1.3333 3 2.3333 3.5 1.3cancer metastasis N Y N N Y Y N最后“Clustered Instances”列出了各个簇中实例的数目及百分比：Clustered Instances0 4 ( 15%)1 3 ( 12%)2 4 ( 15%)3 3 ( 12%)4 2 ( 8%)5 10 ( 38%)（各类的包含的实例个数以及占总实例的百分比）三、根据提供的“data02”进行关联分析由于程序和系统故障，所以不能正确的进行关联分析5.实验总结本次实验进行比较顺利，使我对如何在Weka中进行分类分析有了更深刻的了解，对Weka中进行分类分析的KNN算法，k-means算法和决策树算法都有了进一步的理解，同时也深刻体会到数据预处理对于数据挖掘的重要性。