数据挖掘工具软件介绍(weka)
Weka_数据挖掘软件使用指南
Weka 数据挖掘软件使用指南1.Weka简介该软件是WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过/ml/weka得到。
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。
2.Weka启动打开Weka主界面后会出现一个对话框，如图：主要使用右方的四个模块，说明如下：❑Explorer：使用Weka探索数据的环境,包括获取关联项，分类预测，聚簇等；❑Experimenter：运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境；❑KnowledgeFlow：这个环境本质上和Explorer所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的界面。
它有一个优势，就是支持增量学习；❑SimpleCLI：提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行Weka命令（某些情况下使用命令行功能更好一些）。
3．主要操作说明点击进入Explorer模块开始数据探索环境。
3.1主界面进入Explorer模式后的主界面如下：3.1.1标签栏主界面最左上角（标题栏下方）的是标签栏，分为五个部分，功能依次是：❑Preprocess(数据预处理)：选择和修改要处理的数据；❑Classify(分类)：训练和测试关于分类或回归的学习方案；❑Cluster(聚类)：从数据中学习聚类；❑Associate(关联)：从数据中学习关联规则；❑Select attributes(属性选择)：选择数据中最相关的属性；❑Visualize(可视化)：查看数据的交互式二维图像。
3.1.2载入、编辑数据标签栏下方是载入数据栏，功能如下：❑Open file：打开一个对话框，允许你浏览本地文件系统上的数据文件（.dat）；❑Open URL：请求一个存有数据的URL 地址；❑Open DB：从数据库中读取数据；❑Generate：从一些数据生成器中生成人造数据。
weka实验报告
weka实验报告
Weka实验报告
Weka是一款流行的数据挖掘工具，它提供了丰富的机器学习算法和数据预处
理工具，使得数据分析和模型建立变得更加简单和高效。
在本次实验中，我们
将使用Weka工具进行数据分析和模型建立，以探索其在实际应用中的效果和
性能。
实验数据集选取了UCI机器学习库中的经典数据集“鸢尾花数据集”，该数据集
包含了150个样本，每个样本包括了4个特征和一个类别标签。
我们首先使用Weka进行数据预处理，包括缺失值处理、特征选择和数据变换等步骤，以保
证数据的质量和可用性。
接着，我们选择了几种常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机和K近
邻等，使用Weka进行模型建立和性能评估。
通过交叉验证和ROC曲线等方法，我们评估了不同算法在该数据集上的分类性能，并比较它们的准确度、召回率
和F1值等指标，以找出最适合该数据集的模型。
实验结果显示，Weka工具在数据预处理和模型建立方面表现出色，能够快速
高效地完成数据分析任务。
在鸢尾花数据集上，我们发现决策树算法和支持向
量机算法表现较好，能够达到较高的分类准确度和稳定性，而K近邻算法的性
能相对较差。
总的来说，Weka作为一款优秀的数据挖掘工具，具有丰富的功能和易用的界面，能够帮助用户快速建立和评估机器学习模型。
通过本次实验，我们对
Weka的性能和效果有了更深入的了解，相信它将在未来的数据分析工作中发
挥重要作用。
电算化常用数据挖掘与机器学习工具操作指南
电算化常用数据挖掘与机器学习工具操作指南在当今数字化时代，数据的快速增长和复杂性使得传统的数据处理方式已无法满足实际需求。
因此，数据挖掘和机器学习成为了解决大规模数据处理的重要工具。
本文将介绍电算化常用的数据挖掘和机器学习工具的操作指南，帮助读者更好地理解和应用这些工具。
一、WEKA软件WEKA是一个十分常用的机器学习工具，其功能强大、易于使用。
以下是WEKA软件的操作指南：1. 安装WEKA软件下载WEKA安装文件并按照提示完成软件的安装。
2. 数据预处理在WEKA中，选择“预处理”选项，对数据进行清洗、去除噪声、处理缺失值等操作，以获得干净的数据集。
3. 特征选择通过选择合适的特征，提高模型的准确性和效率。
使用WEKA的“特征选择”功能，可以根据不同的特征选择算法来进行特征选择。
4. 模型构建与评估选择合适的机器学习算法，使用WEKA中的“分类”或“回归”功能，进行模型的构建与训练。
同时，可以使用WEKA提供的交叉验证、混淆矩阵等评估工具，评估模型的性能。
5. 模型应用与保存完成模型的构建和评估后，可以使用WEKA对新数据进行预测和分类。
同时，也可以将模型保存下来，以备将来使用。
二、Python编程语言与相关库Python是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的编程语言，其丰富的库使得数据处理和模型构建变得更为便捷。
以下是使用Python进行数据挖掘和机器学习的操作指南：1. 安装Python环境与相关库首先，安装Python编程环境，并通过pip命令安装相关库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
2. 数据加载与预处理使用Pandas库加载数据，并利用库中的函数进行数据清洗、去除异常值等预处理操作。
3. 特征工程在数据挖掘和机器学习中，特征工程是提取和选择合适的特征，以增加模型的准确性和泛化能力。
可以利用特征选择、特征提取、特征变换等方法进行特征工程。
利用Scikit-learn库中的各种机器学习算法，可以构建多种模型。
weka总结
Weka总结引言Weka是一个免费、开源的数据挖掘和机器学习软件，于1997年首次发布。
它由新西兰怀卡托大学的机器学习小组开发，提供了一系列数据预处理、分类、回归、聚类和关联规则挖掘等功能。
本文将对Weka进行总结，并讨论其主要功能和优点。
主要功能1. 数据预处理Weka提供了各种数据预处理技术，用于数据的清洗、转换和集成。
最常用的预处理技术包括缺失值处理、离散化、属性选择和特征缩放等。
通过这些预处理技术，用户可以减少数据中的噪声和冗余信息，提高机器学习模型的性能。
2. 分类Weka支持多种分类算法，包括决策树、贝叶斯分类器、神经网络和支持向量机等。
用户可以根据自己的需求选择适当的算法进行分类任务。
Weka还提供了交叉验证和自动参数调整等功能，帮助用户评估和优化分类器的性能。
3. 回归除了分类，Weka还支持回归问题的解决。
用户可以使用线性回归、多项式回归和局部回归等算法，对给定的数据集进行回归分析。
Weka提供了模型评估和可视化工具，帮助用户理解回归模型和评估其预测性能。
4. 聚类Weka的聚类算法可用于将数据集中相似的样本归类到一起。
Weka支持K-means、DBSCAN、谱聚类和层次聚类等常用的聚类算法。
用户可以根据数据的特点选择适当的算法并解释聚类结果。
5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘任务，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过Weka，用户可以使用Apriori和FP-growth等算法来挖掘数据中的关联规则。
Weka还提供了支持多种评估指标的工具，用于评估关联规则的质量和可信度。
优点1. 易于使用Weka的用户界面友好且易于使用。
它提供了直观的图形界面，使用户可以快速上手并进行各种数据挖掘任务。
此外，Weka还支持命令行操作，方便用户在脚本中使用和集成Weka的功能。
2. 强大的功能Weka提供了丰富的数据挖掘和机器学习功能，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类和关联规则挖掘等领域。
weka的贝叶斯分类
weka的贝叶斯分类
WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款开源的、基于Java的平台，用于数据挖掘和数据分析。
在WEKA中，可以使用多种分类算法，其中包括贝叶斯分类器。
贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，是一种基于概率的分类方法。
在WEKA中，可以使用朴素贝叶斯分类器，它是一种简化的贝叶斯分类器，假设特征之间相互独立。
朴素贝叶斯分类器在处理大量特征的数据集时非常有效，因为它可以大大减少计算复杂度。
要使用WEKA中的朴素贝叶斯分类器，可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开WEKA软件并加载要分类的数据集。
2. 在“Classify”选项卡下选择“Naive Bayes”。
3. 如果数据集具有连续的特征值，可以选择“Gaussian”作为分布函数；如果特征值为离散的，可以选择“Multinomial”或“Bernoulli”。
4. 点击“Start”按钮开始进行分类。
通过以上步骤，就可以使用WEKA中的朴素贝叶斯分类器对数据进行分类。
WEKA完整中文教程
， pep:
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3、数据准备（续）
上图显示的是 “Explorer”打开“bank-data.csv”的情况。我 们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。 1. 区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。 2. 区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功 能。我们可以在这里把“bank-data.csv”另存为“bankdata.arff”。 3. 在区域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者 对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。 4. 区域4展示了数据集的一些基本情况。 5. 区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并 “Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的 “Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速 勾选的。在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个 属性的摘要。注意对于数值属性和标称属性，摘要的方式 是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。
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2、数据格式（续）
字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含 有空格，必须被引号括起来。例如：
@relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.' AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.'
weka简介
4.Help
1. Weka homepage 打开一个浏览器窗口，显示 WEKA 的主页。 2.HOWTOs, code snippets, etc. 通用的 WekaWiki，包 括大量的例子，以及开发和使用 WEKA 的基本知识 （HOWTO）。 3.Weka on Sourceforge WEKA 项目在 的主页。 4.SystemInfo 列出一些关于 Java/WEKA 环境的信息， 例如 CLASSPATH。
3.6.2 测试选项 应用选定的分类器后得到的结果会根据 Test Option 一栏中的选择来进行测试。共 有 四种测试模式： 1. Using training set. 根据分类器在用来训练 的实例上的预测效果来评价它。 2. Supplied test set. 从文件载入的一组实例， 根据分类器在这组实例上的预测效 果来评价它。点击 Set… 按钮将打开一个 对话框来选择用来测试的文件。 3. Cross-validation. 使用交叉验证来评价分类 器，所用的折数填在 Folds 文本框 中。 4. Percentage split. 从数据集中按一定百分 比取出部分数据放在一边作测试用，根 据分类器这些实例上预测效果来评价它。取 出的数据量模型 总是从所有训练数据中构建的。点击 More options 按钮可以设置更多的测试选项。
三. WEKA Explorer
3.1
标签页
在窗口的顶部，标题栏下是一排标签。当 Explorer 首次启动时，只有第一个标签页 是活动的；其他均是灰色的。这是因为在探索数据之前，必须先打开一个数据集(可能还要 对它进行预处理)。 所有的标签页如下所示： 1. Preprocess. 选择和修改要处理的数据。 2. Classify. 训练和测试关于分类或回归的学习方案。 3. Cluster. 从数据中学习聚类。 4. Associate. 从数据中学习关联规则。 5. Select attributes. 选择数据中最相关的属性。 6. Visualize. 查看数据的交互式二维图像。 这些标签被激活后，点击它们可以在不同的标签页面上进行切换，而每一个页面上可以 执行对应的操作。不管位于哪个页面，窗口的底部区域(包括状态栏、log 按钮和 Weka 鸟) 仍然可见。
weka实验报告
weka实验报告一、实验背景在当今数据驱动的时代，数据分析和挖掘技术变得越来越重要。
Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）作为一款功能强大且广泛使用的开源数据挖掘工具，为我们提供了丰富的算法和工具，以帮助我们从大量数据中发现有价值的信息和模式。
本次实验旨在深入探索 Weka 的功能和应用，通过实际操作和分析，加深对数据挖掘技术的理解和掌握。
二、实验目的1、熟悉 Weka 的操作界面和基本功能。
2、运用Weka 中的数据预处理技术对给定数据集进行清洗和转换。
3、选择合适的分类算法对数据集进行建模，并评估模型的性能。
4、分析实验结果，比较不同算法的优劣，总结经验教训。
三、实验环境1、操作系统：Windows 102、 Weka 版本：3853、数据集：鸢尾花数据集（Iris Dataset）四、实验步骤1、数据导入首先，打开 Weka 软件，选择“Explorer”选项。
在“Preprocess”标签页中，点击“Open file”按钮，选择鸢尾花数据集（irisarff）进行导入。
2、数据探索在导入数据后，对数据进行初步的探索和分析。
查看数据集的属性信息、数据分布、缺失值等情况。
通过“Visualize”按钮可以直观地观察数据的分布情况。
3、数据预处理（1）处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，如果有，根据具体情况选择合适的方法进行处理，如删除包含缺失值的行或使用均值、中位数等进行填充。
（2）数据标准化/归一化：为了消除不同属性量纲的影响，对数据进行标准化或归一化处理。
4、分类算法选择与应用（1）决策树算法（J48）选择“Classify”标签页，在“Classifier”中选择“J48”决策树算法。
设置相关参数，如剪枝选项等，然后点击“Start”按钮进行训练和分类。
（2）朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）同样在“Classifier”中选择“NaiveBayes”朴素贝叶斯算法，进行训练和分类。
数据挖掘工具WEKA及其应用研究
数据挖掘工具WEKA及其应用研究数据挖掘工具WEKA是一种集成了众多数据挖掘算法的开源软件。
它提供了一套简单易用的界面和函数库，方便用户进行数据预处理、特征选择、分类、回归、聚类、关联规则挖掘等常见的数据挖掘任务。
WEKA已经在科研领域和商业应用中被广泛应用，成为数据挖掘领域不可或缺的工具之一WEKA的主要特点包括以下几个方面：1.多种算法的集成：WEKA内置了多种数据挖掘算法，包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。
用户可以根据任务需求选择适合的算法，并进行参数调整和模型评估。
2.数据预处理和特征选择：WEKA提供了一系列的数据预处理功能，如缺失值处理、离散化、异常值处理等。
此外，它还支持特征选择的功能，可以帮助用户选择最相关的特征，减少维度和噪音。
3.可视化界面和交互式操作：WEKA提供了直观易用的用户界面，用户可以通过可视化界面进行数据导入、算法选择、模型构建和结果展示等操作。
此外，用户还可以通过命令行界面和编程接口进行批量处理和自动化操作。
4.可扩展性和易定制性：WEKA是一个开源软件，用户可以根据自己的需要添加自定义的算法和功能。
它还支持通过插件的形式添加新功能和扩展库，满足更复杂的应用需求。
WEKA的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.金融风控：WEKA可以用于分析和建立信用评分模型，帮助银行和金融机构评估客户信用风险，进行风险控制和信用决策。
2.医疗健康：WEKA可以用来分析医疗数据，挖掘疾病预测模型、生成患者分群和进行药物反应性分析等。
这有助于医生制定个体化治疗方案和改进医疗管理。
WEKA中文详细教程
Weka可以将分析结果导出为多种格式，如CSV、ARFF、LaTeX等，用户可以通过“文件”菜单 选择“导出数据”来导出数据。
数据清理
缺失值处理
Weka提供了多种方法来处理缺失值， 如删除含有缺失值的实例、填充缺失 值等。
异常值检测
Weka提供了多种异常值检测方法， 如基于距离的异常值检测、基于密度 的异常值检测等。
Weka中文详细教程
目录
• Weka简介 • 数据预处理 • 分类算法 • 关联规则挖掘 • 回归分析 • 聚类分析 • 特征选择与降维 • 模型评估与优化
01
Weka简介
Weka是什么
01 Weka是一款开源的数据挖掘软件，全称是 "Waikato Environment for Knowledge Analysis"，由新西兰怀卡托大学开发。
解释性强等优点。
使用Weka进行决策树 分类时，需要设置合 适的参数，如剪枝策 略、停止条件等，以 获得最佳分类效果。
决策树分类结果易于 理解和解释，能够为 决策提供有力支持。
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种 基于概率的分类算法， 通过计算不同类别的 概率来进行分类。
Weka中的朴素贝叶斯 分类器是一种基于贝 叶斯定理的简单分类 器，适用于特征之间 相互独立的场景。
08
模型评估与优化
交叉验证
01
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，通过将数据集分成多个子 集，然后使用其中的一部分子集训练模型，其余子集用于测试模型。
02
常见的交叉验证方法包括k-折交叉验证和留出交叉验证。在k-折交叉验证中， 数据集被分成k个大小相近的子集，每次使用其中的k-1个子集训练模型，剩余 一个子集用于测试。
数据挖掘软件介绍
数据挖掘软件介绍数据挖掘软件是一种应用程序，旨在通过自动发现和提取大量数据集中的有价值信息和模式，来帮助用户做出决策和预测。
它将统计学、机器学习和数据管理等领域的技术融合在一起，为用户提供数据探索、数据预处理、模型选择和评估以及结果解释等功能。
以下是一些常见的数据挖掘软件的介绍。
1. WekaWeka是一个免费的数据挖掘软件，提供了丰富的机器学习和数据预处理工具。
它包含一系列的分类、回归、聚类和关联规则算法，同时提供了数据可视化和特征选择等功能。
Weka具有友好的用户界面和强大的扩展性，适用于数据挖掘初学者和专业人士。
2. RapidMinerRapidMiner是一个功能强大的商业数据挖掘软件。
它支持各种机器学习算法，并提供了数据预处理、特征选择、模型评估和部署等工具。
RapidMiner具有直观的图形用户界面，用户可以通过简单的拖放操作来构建数据流程和模型。
此外，RapidMiner还支持R和Python等编程语言，可扩展性较强。
3.MATLABMATLAB是一个被广泛应用于科学和工程领域的编程语言和环境。
它提供了丰富的数据分析和数据挖掘工具包，如统计分析、机器学习和深度学习等。
MATLAB具有直观的界面和强大的计算能力，适用于各种数据挖掘任务。
此外，MATLAB还支持与其他编程语言的集成，如Python和Java。
4.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析平台，提供了可视化的工作流方式来进行数据挖掘和分析。
它具有丰富的数据处理和机器学习模块，用户可以根据需要将它们组装成一个完整的工作流程。
KNIME支持R、Python和SQL等多种编程语言，可以与其他数据挖掘工具集成使用。
5. OrangeOrange是一个免费的可视化数据挖掘工具，专注于数据预处理、建模和可视化分析。
它提供了丰富的机器学习算法和数据可视化工具，用户可以通过简单的拖放操作构建分析流程和模型。
Orange还具有教育功能，在学术研究、教学和快速原型设计等方面有较广泛的应用。
WEKA介绍
Environment for Knowledge Analysis），其源代码可从 /ml/weka得到。同时weka也 是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 作为一个大众化的数据挖掘工作平台， WEKA集成了大量 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 面上的可视化等等。通过其接口，可在其基础上实现自己 的数据挖掘算法。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大 学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务
2. 数据格式
巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数 据的格式。 跟Excel一样，WEKA所处理的数据集是一 个二维的表格。
WEKA文件相关术语。
表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统 计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作 一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或 者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集， 在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图 1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。
WEKA支持的<dat------------------数值型 <nominal-specification>-----分类（nominal）型 string----------------------------字符串型 date [<date-format>]--------日期和时间型 其中<nominal-specification> 和<date-format> 将在下 面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是 WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”， “real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分 大小写的，而“relation”“attribute ”和“data”则不区分。
WEKA教程完整版新
2、数据格式（续）
WEKA支持的<datatype>有四种
numeric
数值型
<nominal-specification>
标称（nominal）型
string
字符串型
date [<date-format>]
日期和时间型
其中<nominal-specification> 和<date-format> 将在下 面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是 WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”， “real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分 大小写的，而“relation”、“attribute ”和“data”则不区分。
sex:
MALE / FEMALE
region: inner_city/rural/suburban/town
income: income of customer (numeric)
married: is the customer married (YES/NO)
children: number of children (numeric)
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3、数据准备（续）
上图显示的是 “Explorer”打开“bank-data.csv”的情况。我 们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。
1. 区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。 2. 区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。
我们可以在这里把“bank-data.csv”另存为“bankdata.arff”。 3. 在区域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者 对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。
数据挖掘开源工具weka简明教程
基于概率模型的分类方法，如Naive Bayes，适用于特征之间独立性较强的数据集。
贝叶斯
基于规则的分类方法，如JRip、OneR等，适用于可解释性要求较高的场景。
规则学习
支持多类别的分类问题，如SVM、Logistic回归等。
多类分类
分类算法
经典的聚类算法，将数据划分为K个簇，使每个数据点与其所在簇的中心点距离之和最小。
与Java集成
Weka是用Java编写的，因此可以方便地与Java集成，用户可以通过Java调用Weka的功能，或使用Weka提供的Java API进行二次开发。
与Excel集成
05
CHAPTER
实践案例
通过使用Weka的分类算法，可以有效地识别出信用卡交易中的欺诈行为，提高银行的风险管理能力。
总结词
客户细分是市场营销中的重要环节，能够帮助企业更好地了解客户需求和行为特征。Weka提供了多种聚类算法，如K-means、层次聚类等，可以对客户数据进行聚类分析，将客户群体划分为不同的细分市场。企业可以根据这些细分市场的特点和需求，制定更有针对性的市场策略，提高客户满意度和忠诚度。
详细描述
总结词
使用Weka进行股票价格预测
THANKS
感谢您的观看。
通过使用Weka的时间序列预测算法，可以对股票价格进行短期预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。
详细描述
股票价格预测是投资者关注的焦点之一，但由于市场复杂性和不确定性，预测难度较大。Weka提供了多种时间序列预测算法，如ARIMA、指数平滑等，可以对历史股票价格数据进行学习和预测，为投资者提供参考。当然，股票价格预测存在风险，投资者需要结合其他因素和市场情况做出决策。
使用Weka进行数据挖掘
Weka简介
Weka简介数据挖掘的基本原理，是从不同的角度分析数据，对其进行分类、概括。
虽然我们有大量的数据，但不是每一个领域都有有用的信息。
有许多数据挖掘工具和软件，方便我们获取有用的信息。
本文介绍了数据挖掘的数据预处理的基本步骤（去除噪声数据，代替缺失值等），特征选择（选择相应的功能，删除不相关的冗余功能），使用WEKA工具不同分类模型的分类与评价。
该工具包括特征选择，分类和聚类的各种算法。
1.介绍一个大的数据有几个问题，如捕捉，存储，搜索，共享。
所有的行业都有大量的数据，但他们没有适当的信息提取工具。
在数据挖掘中有各种算法，以帮助这些行业更好的决策。
WEKA 是一个可以执行许多数据挖掘任务的工具，如数据预处理、属性选择、分类能力、聚类和使用各种元分类器增强信息。
本文将介绍WEKA的作用及操作步骤。
WEKA的局限是有些数据格式不能使用。
2.背景知识2.1关于Weka 3-6-9接口；2.2关于数据集；2.3关于数据预处理；2.4描述了介绍了分类、预测和集成技术；2.5简要介绍聚类；2.6说明了关联技术。
2.1 Using Weka Tool有四个Weka应用接口：explorer, experimenter, knowledge flow and simple command line. 任务可以使用任何这些接口进行处理。
不仅是接口，weka开源代码也可以使用。
2.2 Datasets in WEKAWEKA accepts the data in ARFF format that is属性关系文件格式, CSV format that is常见的分隔值。
Though it can accept data in CSV format also and can be converted into ARFF format. ARFF file的组成：@RELATION <relation_name> 描述关系；@ATTRIBUTE <attribute_name> <datatype>描述属性，包括属性和数据类型的名称；@DATA说明数据，是文件中数据段的开始.@DATA 5.1,3.5,1.4,0.2显示每一个样本中的每个属性的值。
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11
WEKA EXPLORER CLASSIFY
分类器输出文本
Classifier output 区域的文本有一个滚动条以便浏览结果。按住 Alt 和 Shift 键，在这个区域点击鼠标左键，会出现一个对话框， 让你用各种格式（目前可用 JPEG 和 EPS）保存输出的结果。
输出结果
16
WEKA EXPLORER Visualize
3. Polygon. 创建一个形式自由的多边形并选取其中的点。左键点 击添加多边形的顶 点，右键点击完成顶点设置。起始点和最终点会自动连接起来因 此多边形总是闭 合的。 4. Polyline. 可以创建一条折线把它两边的点区分开。左键添加折 线顶点，右键结束 设置。折线总是打开的（与闭合的多边形相反）。 使用 Rectangle，Polygon 或 Polyline 选取了散点图的一个区域后 ，该区域会变成灰色。这时点击Submit 按钮会移除落在灰色区域 之外的所有实例。点击Clear 按钮会清除所选区域而不对图形产 生任何影响。
17
Weka 试验（Experiment）
Experimenter 有两种模式：一种具有较简单的界面， 并提供了试验所需要的大部分功能，另一种则 提供了一个可以使用 Experimenter 所有功能的界面。 你可使用 Experiment Configuration Mode 单选 按钮在这两者间进行选择。 ������ Simple ������ Advanced
8
WEKA EXPLORER
处理属性
1. No.. 一个数字，用来标识数据文件中指定的各属性的顺序。 2. 选择框. 允许勾选关系中呈现的各属性。 3. Name. 数据文件中声明的各属性的名称。 当点击属性列表中的不同行时，右边Selected attribute 一栏的内 容随之改变。这一栏给出了列表中当前高亮显示的属性的一些描 述： 1. Name. 属性的名称，和属性列表中给出的相同。 2. Type. 属性的类型，最常见的是分类型（Nominal）和数值型（ Numeric）。 3. Missing. 数据中该属性缺失(或者未指定)的实例的数量(及百分 比)。 4. Distinct. 数据中该属性包含的不同值的数目。 5. Unique. 唯一地拥有某值的实例的数目（及百分比），这些实 例每个的取值都和别的不一样。
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WEKA EXPLORER ATTRIBUTES
Pattern. 让用户基于 Perl 5 正则表达式来选择属性。例如所有 以M开头的属性。 筛选器filter GenericObjectEditor 对话框 应用筛选器
注意：一些筛选器会依据是否设置了 class 属性来做出不同的动作。（ 点击直方图上方那一栏时，会出现一个可供选择的下拉列表。）特别的 ，“supervised filters”（监督式筛选器）需要设置一个 class 属性， 而 某些“unsupervised attribute filters”（非监督式属性筛选器）将忽略 class 属性。注意也可以将 Class 设成 None，这时没有设置 class属性。
1. Run information. 给出了学习算法各选项的一个列表。包括了学习过程中涉及 到的关系名称，属性，实例和测试模式。 2. Classifier model (full training set). 用文本表示的基于整个训练集的分类模型。 所选测试模式的结果可以分解为以下几个部分： 3. Summary. 一列统计量，描述了在指定测试模式下，分类器预测 class 属性的 准确程度。 4. Detailed Accuracy By Class. 更详细地给出了关于每一类的预测准确度的描述。 5. Confusion Matrix. 给出了预测结果中每个类的实例数。其中矩阵的行是实际的 类，矩阵的列是预测得到的类，矩阵元素就是相应测试样本的个数。
Visualization
4
WEKA
PLOT ROC TreeVisualizer GraphVisualizer BoundaryVisualizer Tools ArffViewer SqlViewer BayesNetEditer
5
WEKA
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WEKA EXPLORER ASSOCIATE
关联规则 关联规则的学习器也可以跟其它面板的聚类器，筛选 器和分类器一样选择和配置。
14
Attribute Selection
属性选择
属性选择是说搜索数据集中全部属性的所有可能组合，找出预测 效果最好的那一组属性。为实现这一目标，必须设定两个东西： 属性评估器（evaluator）和搜索策略。评估器决定了怎样给一组 属性安排一个表示它们好坏的值。搜索策略决定了要怎样进行搜 索。 Attribute Selection Mode 一栏有两个选项。 1. Use full training set. 使用训练数据的全体好决定一组属性的好 坏。 2. Cross-validation. 一组属性的好坏通过一个交叉验证过程来决 定。Fold 和 Seed 分别给出了交叉验证的折数和打乱数据时的随机种子。
12
WEKA EXPLORER CLUSTER
聚类 聚类模式 Use training set Supplied test set Percentage split 前三个和分类的一样 Classes to clusters evaluation是要比较所得到的 聚类与在数据中预先给出的类别吻合得怎样。
其他优秀的软件 Teradata Warehouse Miner IBM的DB2 Intelligence Miner Angoss的KnowledgeSTUDIO Unica
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WEKA
简介 /ml/weka 中文论坛/ 功能 Program LogWindow MemeryUsage Exit
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WEKA EXPLORER Visualize
散点图矩阵
选择了 Visualize 面板后，会为所有的属性给出一个散点图矩阵， 它们会根据所选的class 属性来着色。在这里可以改变每个二维散 点图的大小，改变各点的大小，以及随机地抖动（jitter）数据（ 使得被隐藏的点显示出来）。也可以改变用来着色的属性，可以 只选择一组属性的子集放在散点图矩阵中，还可以取出数据的一 个子样本。注意这些改变只有在点击了Update 了按钮之后才会生 效。 选择实例 1. Select Instance. 点击各数据点会打开一个窗口列出它的属性值 ，如果点击处的点超过一个，则更多组的属性值也会列出来。 2. Rectangle. 通过拖动创建一个矩形，选取其中的点。
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3. Experiment type（试验类型） Cross-validation （交叉验证） (默认) 根据给定的折数执行分层交叉验证 Train/Test Percentage Split (data randomized) （按 比例分割训练/测试集，随机挑选数据） 把数据打乱顺序并确定层次后，根据给定的百分比把 这个数据集分割成一个训练文件和一个测试文件 Train/Test Percentage Split (order preserved) （按比 例分割训练/测试集，按顺序挑选数据）
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目前较为著名的数据挖掘软件
自动化数据挖掘软件(Self-Acting)： KXEN Analytic Framework 4.04 BI产品内置的数据挖掘软件(BI Vendors)： SAP NetWear 7.0 Data Mining Workbench Oracle 11g Data Mining Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services
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WEKA EXPLORER CLASSIFY
分类器 选择分类器 测试选项
1. Using training set. 根据分类器在用来训练的实例上的预测效果 来评价它。 2. Supplied test set. 从文件载入的一组实例，根据分类器在这组 实例上的预测效果来评价它。点击 Set… 按钮将打开一个对话框 来选择用来测试的文件。 3. Cross-validation. 使用交叉验证来评价分类器，所用的折数填 在Folds 文本框中。 4.Percentage split. 从数据集中按一定百分比取出部分数据放在一 边作测试用，根据分类器这些实例上预测效果来评价它。取出的 数据量由% 一栏中的值决定。
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WEKA EXPLORER
பைடு நூலகம்
载入数据 1. Open file.... 打开一个对话框，允许你浏览本地文件 系统上的数据文件。 2. Open URL.... 请求一个存有数据的 URL 地址。 3. Open DB.... 从数据库中读取数据 (注意， 要使之可 用， 可能需要编辑 weka/experiment/ DatabaseUtils.props 中的文件) 4. Generate.... 从一些数据生成器（DataGenerators） 中生成人造数据。
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Weka 试验（Experiment）
Simple（简单）模式 1.新试验 2. Result Destination （结果的目的文件） 如果文件名为空，将在系统的 TEMP 目录下创建一个 临时文件。 连接数据库：这个时候还没有测试数据库连接；启动 试验时才会进行连接测试。 JDBC 数据库的优点是可以继续运行那些被中止的或扩 展了的试验。它不用重新运行那些已试验过的算法/数 据集组合，而仅计算还没有被试验的那些。