清华大学数据挖掘实验二——探索Weka的应用

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可能会遇到的问题有：1. 重复发明轮子导致时间不够。2. 跑了一个星期没有结果。3. 内存溢出。 请思考原因，采取针对性措施，欢迎大家到网络学堂上讨论。

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MATLAB 7简介及其安装和用户界面使用方法，数值向量、数组处理，字符串、单元数组和结构介绍，数值计算功能和符号运算，图形处理与GUI图形设计，MATLAB 7程序设计。

清华大学大数据课程01已经优化完善，针对现代数据挖掘技术进行深入探索和实践。学习者将获得最新的数据分析工具和技能，以应对当今数据驱动的挑战。

开源工具 Weka 的界面挺直观，功能也不复杂，适合用来做数据挖掘的入门尝试。你只要准备好 CSV 数据，就能直接导进来做分类、聚类、关联，连数据库也能连上，SQL 表也方便。 Weka 的 J48 算法用来分类挺常见，比如想搞懂哪些客户容易买某款产品，就靠它来生成决策树。流程也不复杂，预后直接跑模型，看结果说话。 聚类方面，用SimpleKMeans分客户群体方便。像把银行客户分 5 类，看看谁是高价值、谁消费能力弱，挺实用的。跑完聚类后，结果还能直接导出继续用，效率不错。 还有一个点值得说，Weka 支持ARFF 格式的数据，但其实直接拖 CSV 也能用。像平时搞 Excel 数据，转下格

这本电子教材由清华大学出版，专注于详细介绍和强调PowerBuilder 9.0的应用。

这份清华大学PPT资源，带您探索模式识别的精彩世界，涵盖从贝叶斯分类器到聚类分析，从特征提取到线性分类器等核心概念，助您奠定模式识别基础。