Weka Evaluation类调用详解

CODATA 2006 的物理常数类是个挺实用的小工具，尤其是你在用 MATLAB 搞科研或者工程建模的时候。它把普朗克常数、光速、阿伏伽德罗这些经典值全都打包好了，调用方便，查起来也快。你不用到处找表格，直接在类里getConstant('c')一下，光速就出来了，连不确定度都有。单位换算功能也挺贴心，比如你习惯用eV，它能直接转成J。CODATA2006 类的结构比较清爽，CODATA2006.m是主文件，基本功能都集中在这。初始化之后你可以自由查值、做换算，甚至还能写点脚本测试，比如计算某个公式用到的几个常数，精度也够用。还有一个亮点就是更新机制——虽然是 2006 版的，但它留了接口，

评估Cardinal2D.m --- 在参数值u处计算二维基数样条。 EvaluateCardinal2DAtNplusOneValues.m --- 在u的N+1个值（参数u varies b/w 0和1）处评估给定四个点的基数样条和测试，使用统一参数化。 TestEvaluateCardinal2D.m --- 一个简单的测试程序，用于评估给定数据集的Cardinal Spline，其中Tension=0 (Catmull-Rom)和Tension=0.5。

11.4 VC通过一系列函数调用MATLAB引擎，实现应用程序中的计算和图形绘制。在计算过程中，涉及MATLAB数组的调用和使用方法。本节通过引擎库函数和数组用法的例子，详细说明了VC调用MATLAB引擎的过程。

量化器设计这组例程设计和评估标量量化器。标量量化器由一组判定值和一组输出值定义。Lloyd-Max算法用于设计基于给定概率密度函数的最小均方误差标量量化器。有两个基本的设计例程：QuantOpt设计通用非均匀间隔量化器，QuantUnif设计均匀间隔量化器。对于每个，量化器还可以被限制为具有对称间隔的级别。支持多种不同的概率密度函数： 1. 统一：统一的pdf导致统一的量化器 2. 高斯：高斯pdf 3. 拉普拉斯：双面拉普拉斯pdf 4. Sine：随机相位正弦波的pdf 5. Gamma：Gamma pdf（参数为1/2的广义伽马分布） 6. Generalized Gamma：用附加参数

Weka是一款强大的数据挖掘工具，本教程将深入介绍其功能和操作流程。涵盖数据格式、属性选择、可视化分析、分类预测、关联分析及聚类分析等核心内容。课程帮助用户熟悉基本操作，掌握数据挖掘实验的完整流程，包括数据准备、算法选择和结果评估。还将探讨如何在Weka中集成新算法。

WEKA作为开放的数据挖掘平台，汇集了多种能够执行数据挖掘任务的机器学习算法，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则，并通过新的交互式界面提供可视化功能。如果您希望了解如何实现自己的数据挖掘算法，请参考WEKA的接口文档。在WEKA中集成和借鉴自己的算法甚至实现可视化工具并不是难事。

在WEKA中，每个横行称为一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本或数据库中的一条记录。每个竖行称为一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量或数据库中的一个字段。数据集展示了属性之间的关系（Relation）。WEKA使用的数据存储格式是ARFF（Attribute-Relation File Format），这种格式为ASCII文件。例如，图中展示的表格保存在名为“weather.arff”的文件中，位于WEKA安装目录的“data”子目录下。

数据挖掘是信息技术领域的重要组成部分，从海量数据中发现有价值的知识和规律。WEKA Explorer是一个广泛使用的开源数据挖掘工具，全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis。WEKA提供了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等多种机器学习算法，以及用户友好的操作界面，使得非专业人员也能进行高效的数据挖掘。在使用WEKA进行实习时，首要的准备工作是掌握数据挖掘的基本概念和预处理技术。数据挖掘过程包括数据预处理、模型构建、模型评估等阶段，需要选择合适的算法和参数，分析目标数据，以发现潜在的模式或规律。WEKA的强大之处在于集成了多种数据挖掘技术

Weka是一款基于JAVA环境开源的机器学习和数据挖掘软件，与商业化产品Clementine相对应。它免费且非商业化，适用于学术和研究领域。