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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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
Access
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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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Weka属性选择完整教程
属性选择其实挺重要的,尤其在数据挖掘的过程中。如果你想在 weka 中做属性选择,就得理解两种主要的属性子集选择模式:属性子集评估器+搜索方法和单一属性评估器+排序方法。通过这些模式,你可以有效地筛选出最相关的属性,提高模型的效率。你会发现这两种方法各有优势,前者适合复杂的数据集,后者则简单高效,适合快速测试。,选择适合的方法,才能让你的数据挖掘工作事半功倍。
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Weka知识流界面完整教程
Weka 的知识流界面挺好用的,适合进行动态数据。通过在设计画布上连接不同的 WEKA 组件,你可以轻松地构建自己的数据流程。而且这个界面有两种数据模式,批量和增量。增量在一些探索者界面中也能用,挺适合需要实时更新数据的场景。是对于一些增量学习的分类器,如AODE、IB1等,支持的种类蛮多的,能够满足不少需求哦。如果你正好在用 WEKA 进行数据挖掘,试试这个功能会比较有。
对于想了解更多操作的朋友,可以参考这些相关文章:
1. Weka 知识流界面操作指南
2. Weka 实验者界面教程
3. MatlabWekaInterface WEKA 分类器的 Matlab 接口开发
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