weka数据挖掘教程

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区域4展示了数据集的关系名、属性数和实例数等基本情况。 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。 区域6中显示在区域5中选中的当前某个属性的摘要。 摘要包括属性名（Name）、属性类型（Type）、缺失值 （Missing）数及比例、不同值（Distinct ）数、唯一值 （Unique）数及比例 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。 数值属性显示最小值（Minimum）、最大值 （Maximum） 、均值（Mean）和标准差（StdDev） 标称属性显示每个不同值的计数 2016/3/22
数据挖掘工具--WEKA教程

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WEKA简介…….2 数据集……..11 数据准备…..24 数据预处理…36 分类……………63 聚类………….184 关联规则……225 选择属性……244 数据可视化…253 知识流界面…275
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1、WEKA简介
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy} 说明“outlook‖属性有三种类别：“sunny‖， ― overcast‖和“rainy‖。而数据集中每个实例对 应的“outlook‖值必是这三者之一。 如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。
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WEKA软件
WEKA的界面
主要特点 它是集数据预处理、学习算法（分类、回归、聚类、关
联分析）和评估方法等为一体的综合性数据挖掘工具。 具有交互式可视化界面。 提供算法学习比较环境
通过其接口，可实现自己的数据挖掘算法
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探索环境
算法试验环境
知识流环境
@data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no

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区域8窗口的底部区域，包括状态栏、log按钮和Weka鸟。

状态栏（Status）显示一些信息让你知道正在做什么。例如， 如果 Explorer 正忙于装载一个文件，状态栏就会有通知。 在状态栏中的任意位置右击鼠标将会出现一个小菜单。这个菜 单给了你两个选项：
Memory Information--显示WEKA可用的内存量。 Run garbage collector--强制运行Java垃圾回收器，
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@relation weather
@attribute @attribute @attribute @attribute @attribute
outlook {sunny, overcast, rainy} temperature real humidity real windy {TRUE, FALSE} play {yes, no}
搜索不再需要的内存空间并将之释放，从而可为新任务分 配更多的内存。


Log按钮可以查看以weka操作日志 。
右边的weka鸟在动的话，说明WEKA正在执行挖掘任务。
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KnowledgeFlow环境
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2、WEKA数据集
WEKA所处理的数据集是一个.arff文件的二维表
Select Attributes（选择属性）：选择数据中最相关的属性。
Visualize（可视化） ：查看数据的二维散布图。
区域2是一些常用按钮。包括打开、编辑、保存数据及数据转换等功 能。例如,我们可以把文件“bank-data.csv‖另存为“bankdata.arff‖。 区域3中可以选择（Choose）某个筛选器（Filter），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。 2016/3/22
问号“?”表示，且这个问号不能省略。
例如：@daຫໍສະໝຸດ a sunny,85,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes
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稀疏数据
有的时候数据集中含有大量的0值，这个时候用稀疏格式的
数据存储更加省空间。 稀疏格式是针对数据信息中某个对象的表示而言，不需要 修改ARFF文件的其它部分。例如数据：
数值型 标称（nominal）型 字符串型 日期和时间型
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。
@ATTRIBUTE timestamp DATE "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" @DATA "2011-05-03 12:59:55" 2016/3/22
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数据信息
数据信息中“@data‖标记独占一行，剩下的是各个实
例的数据。
每个实例占一行，实例的各属性值用逗号“,”隔开。 如果某个属性的值是缺失值（missing value），用
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数值型属性
数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们
都当作实数看待。例如： @attribute temperature real
字符串属性
字符串属性可以包含任意的文本。例如：
@attribute LCC string
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标称属性 标称属性由<nominal-specification>列出一系列可 能的类别名称并放在花括号中：{<nominalname1>, <nominal-name2>, <nominalname3>, ...} 。 数据集中该属性的值只能是其中一种类别。 例如属性声明：
ka-3-6-6jre.exe
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 最高服务奖， WEKA系统得到了广泛的认可，被誉为数据 挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖 掘工具之一。 WEKA的每月下载次数已超过万次。
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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（Attribute），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)。 上图中一共有14个实例，5个属性，关系名称为 “weather‖。 WEKA存储数据的格式是ARFF（AttributeRelation File Format）文件，这是一种ASCII文 本文件。 上图所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也 就是WEKA自带的“weather.arff‖文件，在WEKA 安装目录的“data‖子目录下可以找到。
@data
0, X, 0, Y, "class A" 0, 0, W, 0, "class B" 用稀疏格式表达的话就是 @data {1 X, 3 Y, 4 "class A"} {2 W, 4 "class B"}
注意：ARFF数据集最左端的属性列为第0列，因此，
1 X表示X为第1列属性值。
命令行环境
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Explorer环境
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把“Explorer”界面分成8个区域

区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。

Preprocess（数据预处理）：选择和修改要处理的数据。


Classify（分类）：训练和测试分类或回归模型。
Cluster（聚类）：从数据中聚类。 Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。
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区域7是区域5中选中属性的直方图。

若数据集的最后一个属性（这是分类或回归任务的默认目标 变量）是类标变量（例如“pep‖ ），直方图中的每个长方 形就会按照该变量的比例分成不同颜色的段。 要想换个分段的依据，在区域7上方的下拉框中选个不同的 分类属性就可以了。 下拉框里选上“No Class‖或者一个数值属性会变成黑白 的直方图。
据部分那些被逗号分开的列中，第2列（从第0列开始） 数据 85 90 86 96 ... 是相应的“humidity‖值。 其次，最后一个声明的属性被称作class属性，在分类或 回归任务中，它是默认的目标变量。
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数据类型
WEKA支持四种数据类型 numeric <nominal-specification> string date [<date-format>]