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。
WEKA完整教程数据格式详解
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2、数据格式(续)
在WEKA中,每一个横行称作一个实例(Instance),这与统计学中的一个样本或数据库中的一条记录相对应。每个竖行称为一个属性(Attribute),类似于统计学中的变量或数据库中的字段。整个表格也可以称为数据集(Dataset),在WEKA中,数据集呈现了属性之间的一种关系(Relation)。
在上图中,总共有14个实例、5个属性,并且关系名称被定义为“weather”。
WEKA采用的是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件格式,这是一种ASCII文件。二维表格形式的数据存储为ARFF文件。以上图数据为例,数据文件可以在WEKA
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Talend 数据格式操作
Talend 提供了一系列操作来处理数据格式,这些操作包括字符串、数值和日期的处理。
字符串操作
连接:concat()、||
长度:length()、len()
大小写转换:upper()、ucase()、lower()、lcase()
单词首字母大写:initcap()
截取字符:mid()
去除字符:trim()、ltrim()、rtrim()
补位:lpad()、rpad()
子串截取:substr()
子串搜索:instr()
格式化显示:format()
数值操作
四则运算:+、-、*、/
比较:=、!=、>、>=、<、<=
数学函数:abs()、sqrt()、r
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WEKA总结-完整教程概览
WEKA小结:
数据预处理
Explorer – Preprocess: 进行数据清洗与转换。
属性选择
Explorer – Select attributes: 利用属性选择方法优化模型。
数据可视化
Explorer – Visualize: 制作二维散布图,观察数据分布。
分类预测
Explorer – Classify: 应用分类算法进行预测。
Experimenter: 比较多个算法的性能,选择最佳方案。
KnowledgeFlow: 支持批量和增量学习模式,方便处理大规模数据。
关联分析
Explorer – Associate: 寻找数据
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在 Oracle 数据库中,日期型数据类型存储日期和时间信息。进行数据处理时,经常需要将日期型数据转换为特定的字符串格式或其他日期格式。
Oracle 提供了丰富的函数用于日期格式转换:
TO_CHAR 函数: 将日期型数据转换为指定格式的字符串。
例如,TO_CHAR(sysdate, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 将当前日期和时间转换为 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS' 格式的字符串。
TO_DATE 函数: 将字符串转换为日期型数据。
例如,TO_DATE('2023-10-27', 'YYYY-MM-DD') 将字符串 '2023-10-
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