Weka机器学习使用介绍（数据+算法+实战） Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java...Weka的主页面窗口有四个模块： Explorer：进行数据的特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、数据可视化等功能，口语进行不同的实验对比不同算法的结果。...数据读取 打开Explorer界面，点击Open file，选择保存目录下的Weka_Data.csv(在公众号回复Weka_Data即可得到csv文件的下载地址)，文件中是包含20个特征的20个数据和对应的...通常对于Weka来说并不支持中文，Weka支持的有四种数据类型，分别是：numeric--数值型，--分类（nominal）型，string--字符串型，date []--日期和时间型。...数据预处理 2.1 特征值归一化 如果导入的各列特征数据没有经过归一化处理，我们需要对所有数据进行normalize处理，在Filter处依次选择weka-filters-unsupervised-attribute-Normalize
我们所见到的景物就是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果就是相应的输出。...机器学习平台比较 机器学习平台提供了从头到尾完成一个机器学习项目的功能，包括数据分析，数据准备，建模和算法评估及选择。...常用的机器学习平台有：（1）WEKA：一款免费开源的机器学习和数据挖掘可视化工具软件，其操作简便，运行速度快，尤其适合小规模的机器学习建模，适合于科研探索和机器学习入门人员等；（2）RapidMiner...：在机器学习领域应是一个全面综合的软件工具，在算法和可视化效果方面都很突出，特别适用于不同数据的多方面分析和研究，适用于数据和业务分析人员；（3）Knime：接近RapidMiner，但界面比较复杂，比较适合开发人员...（详细见https://blog.csdn.net/rain_88/article/details/52973238） WEKA简单应用 Weka输入数据的格式： @relation weather
如何在Weka中加载CSV机器学习数据 在开始建模之前，您必须能够加载(您的)数据。 在这篇文章中，您将了解如何在Weka中加载您的CSV数据集。...Weka中的数据 Weka倾向于以ARFF格式加载数据。 (WEKA存储数据的格式是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件，这是一种ASCII文本文件。...根据您的Weka安装(方式)，您的Weka安装目录data /子目录下可能有或者没有一些默认的数据集。与Weka一起分发的这些默认数据集都是ARFF格式，并且具有.arff文件扩展名。...本节介绍如何在Weka Explorer界面中加载CSV文件。您可以再次使用虹膜数据集，如果您没有加载CSV数据集，则练习。 1.启动Weka GUI Chooser(选择器)。...如何直接在Weka Explorer中加载CSV数据并将其用于建模。 如果你有关于本文中的Weka加载数据的任何问题？可以在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇是对算法的理解，这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘...weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名...、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@attribute什么，数据域用@data开头，看这个示例数据集（安装weka后，可在weka的安装目录/data下找到...16469个，一个购物的商品数目远少于商品中数目，因此要用稀疏数据表，weka支持稀疏数据表示，但我在运用apriori算法时有问题，先看一下weka的稀疏数据要求：稀疏数据和标准数据的其他部分都一样，...规则挖取 我们先用标准数据集normalBasket.arff[1]试一下，weka的apriori算法和FPGrowth算法。
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...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。...而开发者则可使用Java语言，利用Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。 读者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。...Weka的基础是100％的Java，促进简单集成和部署。Weka提供了技术，广阔的选择数据挖掘和机器学习。R是一个通用的统计环境，拥有设施。Weka无疑是更用户友好，有熟悉点的点击图形用户界面。...所以通常在R中准备好训练的数据（如：提取数据特征……）；整理成Weka需要的格式（*.arff）；在Weka里做机器学习（如：特征选择、分类……）；从Weka的预测结果计算需要的统计量（如：sensitivity
如果对这些历史数据进行分析，则可以对理解分析顾客的购买行为提供有价值的信息。 数据建模 数据来源 本次分析的数据来自电商网站交易数据文件。...Weka数据挖掘流程 数据挖掘一般是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程，是一种决策支持过程。...因此，在数据挖掘之前需定义明确的挖掘目标，明确数据挖掘目的。 （2）数据收集和数据预处理 数据准备又可分为三个子步骤：数据收集、数据预处理和数据变换。...数据收集是指收集所有与挖掘业务对象相关的外部和内部数据，从获取的原始数据中，选择出需要挖掘的信息数据，建立挖掘原始数据库。...利用WEKA软件，通过实例分析了频繁项集及关联规则生成的过程，采用Apriori算法对数据分别进行了解析挖掘，针对挖掘结果提出了相应的建议，对电商网站的发展有着到重要的现实的意义。 ----
“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。...在预处理界面中，可以选择并打开数据集、选择预处理方法、对数据集做基本的统计、各个变量的展示以及编辑记录和属性。 然而略坑爹的地方是，WEKA默认的数据格式是独有的。...WEKA在自带的data目录里有很多示例数据集，其他地方就真的木有见过arff这种文件格式了。 03 — 算法应用 既然选择了IRIS数据集，就以此为例探索分类算法的实现。...04 — 总结 总而言之，WEKA是一款轻便的、免费的数据挖掘的软件（对应于SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）。...因此，WEKA比较适用的场景是，知道数据挖掘算法原理但不太会实际操作的统计人员轻松完成算法的实现，以及数据比较干净、使用常规方法即可解决问题懒得写代码的情况。
使用weka API 对数据进行规范化处理 DataSource source = null; Instances instances = null; try ...source.getDataSet(); instances.setClassIndex(instances.numAttributes()-1); //对数据进行规范化
如果你遇到了“找不到指定类”的错误，检查你的CLASSPATH目录下面有没有存放weka.jar。你也可以使用 -cp 命令来显式指定 CLASSPATH 目录。...我们会从基础的概念和思想讲起，然后是 weka.filters 包，它用来转换输入数据，例如预处理、转化、特征聚集以及其他。 接着，我们会关注机器学习的算法本身，他们在weka中叫做分类器。...最后，在weka的文档目录中，你可以找到所有weka中的java类。准备好使用它们，因为这个手册不会提供完整的描述。如果你想知道他们的内部机制，请查看具有良好注释的源代码。...它们可以在 weka-src.jar 中找到，并且可以在jdk提供的jar工具里查看（或者任何可以解压缩zip格式文件程序都行）。
本课您的任务是访问Weka下载页面，下载并安装Weka到您的工作站上。 第2课：加载标准机器学习数据集 现在您已经安装好了Weka，接下来您需要加载数据。...您的Weka的安装目录包含着一个子目录，其中包含许多ARFF格式的标准机器学习数据集供您加载。 Weka也支持从原始CSV文件以及数据库加载数据，并根据需要将数据转换为ARFF。...请注意，如果您的Weka安装中没有数据/相关目录，或者您找不到它，请从Weka下载网页下载Weka的.zip版本，解压缩并访问数据/相关目录。 您刚刚在Weka中加载了您第一个数据集。...您可以从Weka数据集下载一套标准回归机器学习数据集。...花点时间回头看看你到底走了多远 尽管可能是第一次，但您已经发现了如何启动和使用Weka Explorer和Weka实验环境。 您加载数据、分析数据并使用数据过滤器和特征选择来准备建模数据。
相关系数，相关性系数 (Correlation Coecient)是真实值a与预测值p之间的统计相关性，它是一个[-1,1]之间的实数。1表示完全相关，0表示完...
时间序列预测是根据客观事物发展的规律性，运用历史数据来推测未来的发展趋势。 时序预测是一项应用非常广的技术，如股票预测，天气预测等。...在学习时序预测过程中，先看了WEKA的功能。...WEKA本身是不带这功能的，不过还好，WEKA方面倒是这样的分析插件，运行一下，里面提供的界面还是相对可以的，有结果的输出和可视化，不过在时序分析预测算法方面优势就不明显了。
否则转II 在分析Weka的实现时。...除了代码本身，着重关心下面几点： （1）是否使用了特殊的数据结构来提高效率 （2）缺失值的处理 （3）噪声的处理 （4）其他实现技巧 （5）和原始DBSCAN不同之处 二、SequentialDatabase...return_List.add(epsilonRange_List); return return_List; } 这个函数的设计必须吐槽：第一基于约定的编程，约定了Index0和index1的数据...time_2 = System.currentTimeMillis(); elapsedTime = (double) (time_2 - time_1) / 1000.0;//非常奇怪，weka...七、总结 假设非要写个总结的话，那么我个人对于这段代码是比較失望的，不管是一些函数抽象的设计，数据结构的设计，Java代码风格，都有一种浓浓的”业余“的味道，和之前分类器整洁的代码相比全然是判若两人（好吧本来也不是一个人写的
大家常见的应该是实体看板，适合布置在团队所有成员都在一个办公室工作的环境。它的优点很明显，方便工作成员展示和查看自己的任务以及进度，可以提高员工间的相互竞争意识...
for Knowledge Analysis，是一款基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。...WEKA也是新西兰独有的一种鸟名（新西兰秧鸡）。 《人工智能前沿技术》这门课程，涉及到Weka实验，当然也离不开JAVA。...新手要注意的是，文件里面自带测试数据集，在安装的文件目录中，文件名data；目录中还有个weka-src.jar，这个就是我们接下来要捣鼓的，冰冻大象步骤如下： 解码weka-src.jar，mac下可以直接命令行来完成操作...在Eclipse下新建工程，命名为weka，在src下新建名为weka的包； 在包weka下（右键），Import-->File System-->选择path/src/main/java/weka，并全部导入...weka是一款很好用的软件，感兴趣的小伙伴可以去b站观看免费教程： 《CC中英字幕 - Weka在数据挖掘中的运用（Data Mining with Weka）》 https://www.bilibili.com
Tonelli 下载Weka 所有版本的Weka都可以从Weka下载网页下载。 选择你要安装的Weka版本，然后访问Weka下载页面，找到并下载你选择的Weka版本。...安装Weka的一体化版本 Weka提供给Windows和Mac OS X一个一体化的安装版本。 此安装包括可用于预测建模的Weka平台以及运行Weka平台所需的Java版本。...Weka提供了一个不包含Java运行时环境的版本下载。 如果你想访问Weka安装时提供的数据文件和文档，我建议你安装Weka。 Weka至少需要安装Java 1.7。...按照提示安装，Weka将被添加到你的程序菜单中。 点击鸟图标启动Weka。 Mac OS X Weka只为OS X准备了一个下载版本。...打开磁盘镜像并将独立版本的Weka（文件夹）拖动到“应用程序”文件夹中。 ? 双击weka.jar文件启动Weka 。 你也可以在命令行中启动Weka。
维度的诅咒是一种现象，即数据集维度的增加导致产生该数据集的代表性样本所需的指数级更多的数据。为了对抗维度的诅咒，已经开发了许多线性和非线性降维技术。...PCA的应用 Weka是数据挖掘任务的机器学习算法集合，它可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用.Weka包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，可视化，也非常适合开发新的机器学习方案...WEKA中的一个特性是选择属性和降维的工具。其中一个支持的算法是主成分分析。本示例将PCA应用于包含12个相关技术指标的.CSV文件。冗余是导致模型（特别是机器学习模型）过度拟合的数据质量之一。 ?...相关矩阵技术指标 如果我们把它加载到WEKA中，我们将看到数据集的一些基本的描述性统计，包括每个变量（技术指标）的直方图，以及它们的最小值，最大值，平均样本统计量和标准差样本统计量。 ?...在选择属性选项卡中，选择主要组件属性评估器，WEKA将自动选择排序器搜索方法。 ? 点击开始后，WEKA提取前五个主要组件。
WEKA文本分词预处理 首先对于训练集文件夹中的两类邮件文档进行分析，可从不同角度自动化分析两类文件特征，编写算法，构建分类模型。...得到词频矩阵后 对数据进行分类器的建模 2....WEKA文本分词结果比较 下面得到每个分类器的准确度和混淆矩阵： NaiveBayes 结语 基于判别方法的垃圾邮件过滤在现代研究中引起比较少的关注 ，结果很清楚地表明,基于随机森林、SVM模型的分类方法相对于传统的方法
WEKA 使用流程 WEKA使学习应用机器学习方便，高效和乐趣。这是一个GUI工具，它允许您加载数据集，运行算法设计及运行试验与统计结果。 1. 进入软件 启动Weka的。...Weka的GUI选择器可以让你选择资源管理器中，实验者，KnowledgeExplorer和简单CLI（命令行界面）中的一个。 2. 加载数据 该GUI让您加载数据集，运行分类算法。...WEKA提供了一些常见的小机器学习数据集，你可以用它来练习上。 ---- 01 02 03 04 3....进行挖掘 现在你已经加载的数据集，它的时间来选择一个机器学习算法建模的问题，并作出预测。 点击“分类”标签。这是用于运行针对Weka的一个装载数据集的算法的区域。...数据准备： 首先在weka中打开数据 查看每个学校的人数分布直方图 数据预处理： 为了消除数据量纲的变化，数据标准化： 然后将数据进行离散化 ，分成几个不同等级： ---- 01 02 03
我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。...2）实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。...weka.classifiers.Classifier; import weka.classifiers.trees.J48; import weka.core.Instance; import weka.core.Instances...; import weka.core.converters.ArffLoader; import weka.experiment.InstanceQuery; import weka.classifiers.Evaluation...博客原文 http://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/50921109 授人以鱼不如授人以渔： python sklearn数据预处理
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