数据挖掘-WEKA实验报告一

数据挖掘-WEKA 实验报告一

一、实验内容

1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境）

2、实验数据预处理。（掌握weka中数据预处理的使用）

对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。

1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。

2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。

3）、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue 过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。

4）、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba 进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。

(1)打开已经安装好的weka,界面如下，点击openfile即可打开weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件

(2)打开文件之后界面如下：

(3)可对数据进行选择，可以全选，不选，反选等，还可以

链接数据库，对数据进行编辑，保存等。还可以对所有的属性进行可视化。如下图：

(4)使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。

(5)点击此处可以增加属性。如上图，增加了一个未命名的属性unnamed.再点击下方的remove按钮即可删除该属性.

(5)使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。

没有去掉之前：

(6)去掉其中一个属性之后：

(7)选择choose里的removewithvalue：

(8)选择huminity属性：

(9)使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。

RI等宽：

(10)Ba等频：

二、思考与分析

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1.使用数据集编辑器打开weather.nominal.arrf文件，实例编号为2的分类属性值是多少？

如图所示：实例编号为2的分类值属性为no

加载weather.nomina.arrf文件后，temperature属性可以有哪些合法值？

Temperature可以取值为：hot、mild、cool

Word 资料