weka代码分析与相关资料

Weka相关资料存档

WEKA开源数据挖掘工作平台

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Weka学习指南

经常看到有人问，我想修改Weka里面的算法，我想把Weka的算法加到我自己的程序里面去，但是我该从哪里着手呢？于是，这篇帖子就有必要出现了。但是，这个题目太大了，Weka里面有那么多代码呢，一个个分析起来恐怕一卷书都装不下。因此，这里只能给个大概的意思。

不要想光看这篇帖子就搞懂Weka怎么工作的，你必须自己打开Weka的代码包去体会。更不想想没有用过Weka甚至没接触过Java就来修改它的算法，你会摸不着头脑的（实际上Weka和Java都不是那么难学）。

1 从哪里获得帮助

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) 这个书的第13-15章应该是必读的。实际上下面的内容也基本上基于这几章。如果你能耐着性子把这几章读懂，肯定不需要往下看这个帖子了。

作为一个Java应用程序，Javadoc是必不可少的。在Weka安装目录doc下面有这份文档。这个是干什么的？——问这个问题的人是没学会Java的人。

如果你还没有学会把Weka的源程序导入到开发工具（IDE）里面，那么本站WEKA开发版有好几个帖子可供参考。Eclipse,Netbeans, Jcreator，你总有中意的吧？

2 核心部分

从IDE可以看到，和大多数Java程序一样，Weka的源代码分成了若干个包(package)，根据包的名字就可以看出各自的功能。比如，classifiers是管分类的（还有回归），gui是管图形界面的，等等。这中间各个部分都要调用到的，最最重要的，当然是"weka.core"这个包了。

core包中又有三个类(Class)是重中之重，我们就从这里入手。它们是Instances, Attribute 和Instance。

（未完待续）

3 一个自己的分类器

weka源码分析之一：core包续

25）Version.java

定义类，存放版本信息，里面都是静态变量，实现comparable接口，可以比较版本的新旧26）Queue.java

定义类，文件输入输出队列（数据接口中的队列-先进先出），可以序列化，里面有个内部类queuenode，是队列的基本组成元素，也可以序列化。该文件很完整的包括ds队列的各必须成分

27）RandomVariates.java

定义类，随机变量产生器，绝大部分都是静态函数

28）FastVector.java

定义类，快速向量类，没有同步，可复制，可序列化。内部类为FastVectorEnumeration 29）Range.java

定义类，该类记录基数的范围，这个范围由字符串设定

30）RTSI.java

定义类，该类可以查找某个类或者接口的子类实现和继承

31）ContingencyTables.java

定义类，实现概率表的统计例程

32）BinarySparseInstance.java

定义类，存储稀疏向量

33）Stopwords.java

定义类，测试是否一个给定的字符串是停止词，用了哈希表

34）SparseInstance.java

定义类，存储属性稀疏的实例

35）Statistics.java

定义类，实现一些分布，测试等统计学工具

35）Matrix.java

定义类，操作浮点矩阵

36）Instance.java

定义类，很重要的类，处理实例。它对不同类型的属性值存储方式也不是不同的，值得模仿37）Attribute.java

定义类，很重要，处理实例的属性

38）Optimization.java

定义类，有bfgs更新的主动集优化，多维边界约束

39）Utils.java

定义类，实现一些静态的工具函数

40）Instances.java

定义类，很重要的，存储有权重的实例组

如何想Weka中添加自己的算法

编写新算法，所编写的新算法必须符合Weka 的接口标准。在此以从Weka中文站上下载的一个算法（模糊C均值聚类算法：FuzzyCMeans）的添加为例说明其具体过程。

说明：该算法适合与weka3.5，并且，算法中有一个小bug，

225行改为DecisionTableHashKey hk = null;，下面的bug同样改为DecisionTableHashKey就对了！

2. 由于FuzzyCMeans是聚类算法，所以直接将FuzzyCMeans.java 源程序考到weka.clusterers 包下

3. 再修改weka.gui.GenericObjectEditor.props ，在#Lists the Clusterers I want to choose from的weka.clusterers.Clusterer=\下加入：weka.clusterers.FuzzyCMeans

4. 相应的修改weka.gui.GenericPropertiesCreator.props ，此去不用修改，因为包weka.clusterers已经存在，若加入新的包时则必须修改这里，加入新的包

我试了一下，这样加入之后，重新编译，运行后，可以在weka的Explorer界面上的Cluster选项卡中的聚类算法中找到刚刚新添加的FuzzyCMeans算法。

添加过程简单吧！关键问题是要弄清楚Weka的内核以及其接口标准，然后编写出符合此规范的新算法。

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的 基于https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

weka中文教程

WEKA 3-5-5 Explorer 用户指南 原文版本 3.5.5 翻译王娜 校对 C6H5NO2 Pentaho 中文讨论组 QQ 群：12635055 论坛：https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/bipub/index.asp https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ 目录 1 启动WEKA (3) Explorer (5) 2 WEKA 2.1 标签页 (5) 2.2 状态栏 (5) 按钮 (5) 2.3 Log 状态图标 (5) 2.4 WEKA 3 预处理 (6) 3.1 载入数据 (6) 3.2 当前关系 (6) 3.3 处理属性 (7) 3.4 使用筛选器 (7) 4 分类 (10) 4.1 选择分类器 (10) 4.2 测试选项 (10) 4.3 Class属性 (11) 4.4 训练分类器 (11) 4.5 分类器输出文本 (11) 4.6 结果列表 (12) 5 聚类 (13) 5.1 选择聚类器（Clusterer） (13) 5.2 聚类模式 (13) 5.3 忽略属性 (13) 5.4 学习聚类 (14) 6 关联规则 (15) 6.1 设定 (15) 6.2 学习关联规则 (15) 7 属性选择 (16) 7.1 搜索与评估 (16) 7.2 选项 (16) 7.3 执行选择 (16) 8 可视化 (18)

8.1 散点图矩阵 (18) 8.2 选择单独的二维散点图 (18) 8.3 选择实例 (19) 参考文献 (20)

启动WEKA WEKA中新的菜单驱动的 GUI 继承了老的 GUI 选择器（类 weka.gui.GUIChooser）的功能。它的MDI（“多文档界面”）外观，让所有打开的窗口更加明了。 这个菜单包括六个部分。 1.Program z LogWindow打开一个日志窗口，记录输出到 stdout或stderr的内容。在 MS Windows 那样的 环境中，WEKA 不是从一个终端启动，这个就比较有 用。 z Exit关闭WEKA。 2.Applications 列出 WEKA 中主要的应用程序。 z Explorer 使用 WEKA 探索数据的环境。（本 文档的其它部分将详细介绍这个环境） z Experimenter 运行算法试验、管理算法方案 之间的统计检验的环境。 z KnowledgeFlow 这个环境本质上和 Explorer 所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放 的界面。它有一个优势，就是支持增量学习 （incremental learning）。 z SimpleCLI 提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行 WEKA 命令。 3.Tools 其他有用的应用程序。 z ArffViewer一个 MDI 应用程序，使用电子 表格的形式来查看 ARFF 文件。 z SqlViewer一个 SQL 工作表，用来通过 JDBC 查询数据库。 z EnsembleLibrary 生成集成式选择 （Ensemble Selection）[5] 所需设置的界面。 4.Visualization WEKA 中数据可视化的方法。 z Plot作出数据集的二维散点图。 z ROC显示预先保存的 ROC 曲线。

Weka_数据挖掘软件使用指南

Weka 数据挖掘软件使用指南 1.Weka简介 该软件是WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ml/weka得到。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。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。在Weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2.Weka启动 打开Weka主界面后会出现一个对话框，如图： 主要使用右方的四个模块，说明如下： ?Explorer：使用Weka探索数据的环境,包括获取关联项，分类预测，聚簇等； ?Experimenter：运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境； ?KnowledgeFlow：这个环境本质上和Explorer所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的界面。它有一个优势，就是支持增量学习； ?SimpleCLI：提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行Weka命令（某些情况下使用命令行功能更好一些）。 3．主要操作说明 点击进入Explorer模块开始数据探索环境。 3.1主界面 进入Explorer模式后的主界面如下：

3.1.1标签栏 主界面最左上角（标题栏下方）的是标签栏，分为五个部分，功能依次是： ?Preprocess(数据预处理)：选择和修改要处理的数据； ?Classify(分类)：训练和测试关于分类或回归的学习方案； ?Cluster(聚类)：从数据中学习聚类； ?Associate(关联)：从数据中学习关联规则； ?Select attributes(属性选择)：选择数据中最相关的属性； ?Visualize(可视化)：查看数据的交互式二维图像。 3.1.2载入、编辑数据 标签栏下方是载入数据栏，功能如下： ?Open file：打开一个对话框，允许你浏览本地文件系统上的数据文件（.dat）； ?Open URL：请求一个存有数据的URL 地址； ?Open DB：从数据库中读取数据； ?Generate：从一些数据生成器中生成人造数据。 3.1.3其他界面说明 接下来的主界面中依次是Filter（筛选器），Currtent relation（当前关系）、Attributes（属性信息）、Selected attribute（选中的属性信息）以及Class（类信息），分别介绍如下： ?Filter 在预处理阶段，可以定义筛选器来以各种方式对数据进行变换。Filter 一栏用于对各种筛选器进行必要设置。Filter一栏的左边是一个Choose 按钮。点击这个按钮就可选择Weka中的某个筛选器。用鼠标左键点击这个choose左边的显示框，将出现GenericObjectEditor对话框。用鼠标右键点击将出现一个菜单，你可从中选择，要么在GenericObjectEditor对话框中显示相关属性，要么将当前的设置字符复制到剪贴板。 ?Currtent relation 显示当前打开的数据文件的基本信息：Relation（关系名），Instances（实例数）以及Attributes （属性个数）。

基于weka的数据分类分析实验报告

基于weka的数据分类分析实验报告 1实验基本内容 本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树C4.5）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 2数据的准备及预处理 2.1格式转换方法 原始数据是excel文件保存的xlsx格式数据，需要转换成Weka支持的arff文件格式或csv文件格式。由于Weka对arff格式的支持更好，这里我们选择arff格式作为分类器原始数据的保存格式。 转换方法：在excel中打开“movie_given.xlsx”，选择菜单文件->另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“total_data.csv”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“total_data”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，文件类型选择“Arff data files（*.arff）”，这样得到的数据文件为“total_data.arff”。 2.2如何建立数据训练集，校验集和测试集 数据的预处理过程中，为了在训练模型、评价模型和使用模型对数据进行预测能保证一致性和完整性，首先要把movie_given.xslx和test.xslx合并在一起，因为在生成arff文件的时候，可能会出现属性值不一样的情况，否则将为后来的测试过程带来麻烦。 通过统计数据信息，发现带有类标号的数据一共有100行，为了避免数据的过度拟合，必须把数据训练集和校验集分开，目前的拆分策略是各50行。类标号为‘female’的数据有21条，而类标号为‘male’的数据有79条，这样目前遇到的问题是，究竟如何处理仅有的21条female数据？为了能在训练分类模型时有更全面的信息，所以决定把包含21条female类标号数据和29条male类标号数据作为模型训练数据集，而剩下的另49条类标号类male的数据将全部用于校验数据集，这是因为在校验的时候，两种类标号的数据的作用区别不大，而在训练数据模型时，则更需要更全面的信息，特别是不同类标号的数据的合理比例对训练模型的质量有较大的影响。

大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料

一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff)

对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮：

WEKA入门教程

WEKA入门教程 2007-04-26 16:40 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 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。 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。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。 --整理自https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/computers/common/info.asp?id=29304 2. 数据格式 巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。 跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。 图1 新窗口打开

这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 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。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。 代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes

数据仓库与数据挖掘实验报告-焦永赞

《数据仓库与数据挖掘》 实验报告册 2013- 2014学年第一学期 班级： T1153-8 学号： 20110530816 姓名：焦永赞 授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华 实验学时： 16 实验组号： 1 信息管理系

目录 实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用.. 3 实验二使用WEKA进行分类与预测 (114) 实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (22) 实验四数据挖掘算法的程序实现 (28)

实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 实验类型：验证性实验学时：4 实验目的： 学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。 实验内容： 在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。 实验步骤（写主要步骤，可以打印）： 1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。 2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。 3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的 连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。 （1）打开管理工具中的数据源： （2）选择系统DNS

weka算法参数整理

1.关联算法 1.1.Aprior算法 1.1.1.Apriori算法weka参数界面 概要 实现Apriori关联规则挖掘算法，挖掘出给定参数条件下的关联规则。此迭代的减少最小支持度直到发现设定最小置信度下的规则数目。

1.1. 2.Apriori算法参数配置说明 英文名称中文翻译默认值取值范围参数说明 car分类关联分析False False返回常规的关联分析规则 True返回指定分类属性的关联规则 classIndex分类属性索引-1{-1,[1,N]}int-1代表最后一列，设置的数字代表相应的列作为分类属性；Car为True时生效。delta delta0.05(0,1)每次迭代upperBoundMinSupport减少的数值，直到最小支持度或设定规则数目。lowerBoundMinSupport最小支持度下限0.1(0,upperBoundMinSupport)迭代过程中最小支持度的下限。 metricType度量类型confidence Confidence(置信度)规则项集数目占规则前件数目比例；car为True，metricType只能用confidence。 Lift(提升度)>1P(A,B)/P(A)P(B)；规则前件和规则后件同时发生的概率除以分布单独发生的概率之积；Lift=1时表示A和B独立，数值越大前后件关联性越强。 Leverage(杠杆率)P(A,B)-P(A)P(B)；Leverage=0时A和B独立，数值越大A和B的关联性越强。 Conviction(确信度)P(A)P(!B)/P(A,!B)（!B表示B没有发生）Conviction也是用来衡量A和B的独立性。从它和lift的关系（对B取反，代入Lift公式后求倒数）可以看出，这个值越大,A、B越关联。 minMetric最小度量值0.9根据metricType取值不同Confidence(0,1);lift>1;leverage>0;conviction(0,1) numRules规则数目10[1,+∞]int关联算法产生规则的数目 outputItemSets输出项集False False不输出频繁项集 True输出频繁项集 removeAllMissingCols移除空列False False不移除所有值都缺失的列 True移除所有值都缺失的列 significanceLevel显著性水平-1？(0,1)χ2检验的显著性水平，-1则不进行检验。（仅适用于置信度度量）treatZeroAsMissing按照缺失值处理零False False不按照缺失值的相同方式处理零（标称型的第一个值） True按照缺失值的相同方式处理零（标称型的第一个值）upperBoundMinSupport最小支持度上限1(lowerBoundMinSupport,1]迭代过程中最小支持度的上限；迭代过程中从该值开始降低。

weka实验报告

基于w e k a的数据分类分析实验报告1 实验目的 （1）了解决策树C4.5和朴素贝叶斯等算法的基本原理。 （2）熟练使用weka实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。 2 实验基本内容 本实验的基本内容是通过基于weka实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 3 算法基本原理 （1）决策树C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。C4.5由J.Ross Quinlan在ID3 的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。 从ID3算法中衍生出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。 属性选择度量又称分裂规则，因为它们决定给定节点上的元组如何分裂。属性选择度量提供了每个属性描述给定训练元组的秩评定，具有最好度量得分的属性被选作给定元组的分裂属性。目前比较流行的属性选择度量有--信息增益、增益率和Gini指标。

WEKA实验教程

WEKA 3-5-3 Experimenter 指南 原文版本3.5.3 原文链接 翻译王娜 校对 C6H5NO2 Pentaho 中文讨论组 QQ 群：12635055 论坛：https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/bipub/index.asp David Scuse Peter Reutemann June 8, 2006 1 简介 (1) 2 标准试验 (2) 2.1 简单模式 (2) 2.1.1 新试验 (2) 2.1.2 结果的目的文件 (2) 2.1.3 试验类型 (4) 2.1.4 数据集 (5) 2.1.5 迭代控制 (6) 2.1.6 算法 (6) 2.1.7 保存设置 (8) 2.1.8 运行试验 (8) 2.2 高级模式 (9) 2.2.1 定义试验 (9) 2.2.2 运行试验 (12) 2.2.3 改变试验参数 (13) 2.2.4 其他结果的产生 (19) 3 远程试验 (23) 3.1 准备 (23) 3.2 数据库服务器设置 (23) 3.3 远程引擎安装 (23) 3.4 配置 Experimenter (24) 3.5 疑难问题解答 (24) 4 分析结果 (25) 4.1 设置 (25) 4.2 保存结果 (28) 4.3 改变基准算法 (28) 4.4 统计显著性 (29) 4.5 描述性检验 (29) 4.6 排序检验 (29) 5 参考文献 (30) 1简介 Weka 试验（Experiment）环境可以让用户创建，运行，修改和分析算法试验，这也许比单独的分 析各个算法更加方便。例如，用户可创建一次试验，在一系列数据集上运行多个算法（schemes），然

weka实验报告_

基于weka 的数据分类分析实验报告1实验目的 （1）了解决策树C4.5 和朴素贝叶斯等算法的基本原理。 （2）熟练使用weka 实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。 2实验基本内容 本实验的基本内容是通过基于weka 实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5 和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 3算法基本原理 （1）决策树C4.5 C4.5 是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5 的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。C4.5 由J.Ross Quinlan 在ID3 的基础上提出的。ID3 算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。

从ID3 算法中衍生出了C4.5 和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。 属性选择度量又称分裂规则，因为它们决定给定节点上的元组如何分裂。属性选择度量提供了每个属性描述给定训练元组的秩评定，具有最好度量得分的属性被选作给定元组的分裂属性。目前比较流行的属性选择度量有-- 信息增益、增益率和Gini 指标。 (2)朴素贝叶斯 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1)设x={a_1,a_2,...,a_m} 为一个待分类项，而每个a 为x 的一个特征属性。 2)有类别集合C={y_1,y_2,...,y_n} 。 3)计算 P(y_1|x),P(y_2|x),...,P(y_n|x) 。 4)如果 P(y_k|x)=max{P(y_1|x),P(y_2|x),...,P(y_n|x)} ，则x in y_k 。 那么现在的关键就是如何计算第3 步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1)找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。

数据挖掘WEKA实验报告

数据挖掘-WEKA 实验报告一 姓名及学号：杨珍20131198 班级：卓越计科1301 指导老师：吴珏老师

一、实验内容 1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握weka中数据预处理的使用） 对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。 1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。 3）、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity 属性值为high的全部实例。 4）、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。 (1)打开已经安装好的weka,界面如下，点击openfile即可打开weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件

(2)打开文件之后界面如下： (3)可对数据进行选择，可以全选，不选，反选等，还可以链接数据库，对数

据进行编辑，保存等。还可以对所有的属性进行可视化。如下图： (4)使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。

(5)点击此处可以增加属性。如上图，增加了一个未命名的属性unnamed.再点击下方的remove按钮即可删除该属性. (5)使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。 没有去掉之前： (6)去掉其中一个属性之后：

基于weka的数据分类分析实验报告

基于weka的数据分类分析实验报告 姓名：陈诺言学号：0483 1实验基本内容 本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 2数据的准备及预处理 格式转换方法 原始数据是excel文件保存的xlsx格式数据，需要转换成Weka支持的arff文件格式或csv文件格式。由于Weka对arff格式的支持更好，这里我们选择arff格式作为分类器原始数据的保存格式。 转换方法：在excel中打开“”，选择菜单文件->另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“total_data”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，文件类型选择“Arff data files （*.arff）”，这样得到的数据文件为“”。 如何建立数据训练集，校验集和测试集 数据的预处理过程中，为了在训练模型、评价模型和使用模型对数据进行预测能保证

一致性和完整性，首先要把和合并在一起，因为在生成arff文件的时候，可能会出现属性值不一样的情况，否则将为后来的测试过程带来麻烦。 通过统计数据信息，发现带有类标号的数据一共有100行，为了避免数据的过度拟合，必须把数据训练集和校验集分开，目前的拆分策略是各50行。类标号为‘female’的数据有21条，而类标号为‘male’的数据有79条，这样目前遇到的问题是，究竟如何处理仅有的21条female数据？为了能在训练分类模型时有更全面的信息，所以决定把包含21条female类标号数据和29条male类标号数据作为模型训练数据集，而剩下的另49条类标号类male的数据将全部用于校验数据集，这是因为在校验的时候，两种类标号的数据的作用区别不大，而在训练数据模型时，则更需要更全面的信息，特别是不同类标号的数据的合理比例对训练模型的质量有较大的影响。 预处理具体步骤 第一步：合并和，保存为； 第二步：在中删除多余的ID列信息； 第三步：在excel中打开“”，选择菜单文件->另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”； 第四步：使用UltraEdit工具把中的数据缺失部分补上全局常量‘？’； 第五步：打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，文件类型选择“Arff data files （*.arff）”，这样得到的数据文件为“”。 第六步：从文件里面剪切所有没有分类标号的数据作为预测数据集（），共26项。 第七步：把剩下含有类标号数据的文件复制一份，作为总的训练数据集。文件名称为。 第八步：从文件中剩下的数据里面选取所有分类标号为male的49行数据作为校验数据集（）。 第九步：从把剩下的文件改名为。 3. 实验过程及结果截图 决策树分类 用“Explorer”打开刚才得到的“”，并切换到“Class”。点“Choose”按钮选择“tree (，这是WEKA中实现的决策树算法。

weka配置教程

一、WEKA的安装 在WEKA的安装文件中有weka-3-6-9.exe和weka-3-6-9jre.exe，这两个软件我们安装一个即可，这里主要介绍weka-3-6-9.exe的安装步骤 1.安装Java运行环境 下载jdk-7u21-windows-i586.exe（最新版）安装包，双击安装包进行安装，根 据安装向导提示，点击下一步即可，安装完成以后可以通过命令提示符输入java –version 进行验证，若出现如下图所示，表示安装成功。 2.配置环境变量 右击我的电脑，点击属性，出现如下界面：、

选择高级——>环境变量，如图所示： 出现环境变量配置界面：

双击Path，然后出现编辑系统变量窗口： 在变量值编辑框中，将光标移动至最后，添加一个分号“;”，然后将java的jdk安装路径追加到编辑框最后，我的系统中安装路径为：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_21\bin，所以在编辑框最后写入：“; C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_21\bin”，即可完成环境变量的配置。

3.weka-3-6-9.exe 双击此文件开始进行安装，在出现的窗口中点击Next，然后点击I Agree，再点击Next，此时出现如下窗口，Browse左边的区域是WEKA的默认安装路径，我们可以点击Browse选择我们想要安装WEKA的位置，然后点击窗口下方的NEXT，也可以不点击Browse直接将WEKA安装到默认的目录下，即直接点击窗口下方的NEXT，在新出现的窗口中点击Install开始安装，等待几秒种后点击Next， 在新窗口中会有一个Start Weka单选框（默认情况下是选中的），如果我们想安装完成后就启动WEKA，那么我们就直接点击新窗口下方的FINISH 完成安装,如果我们不想立即启动WEKA可以单击Start Weka前面的单选框，然后点击FINISH即可完成安装，此时WEKA已经安装到我们的电脑中。 二、WEKA的启动 在开始程序中找到WEKA3.7.0(注意版本不同名称也不同，但都是叫WEKA……)，选择WEKA3.7(with console)，出现下图即安装成功：

数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作

学生实验报告 学院：信息管理学院 课程名称：数据挖掘 教学班级：B01 姓名： 学号： 页脚内容1

实验报告 1. 实验目的和要求： （1）Explorer界面的各项功能； 注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。（2）Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍； ①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框； 页脚内容2

②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer，打开ARFF-Viewer窗口。 （3）ARFF文件组成。 2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果） 2.1 Explorer界面的各项功能 2.1.1 初始界面示意 其中：explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。 Experimenter：实验者选项，提供不同数值的比较，发现其中规律。 KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法，初学者应用较少。 Simple CLI ：命令行窗口，有点像cmd 格式，非图形界面。 2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍 （1）任务面板 页脚内容3

Preprocess（数据预处理）：选择和修改要处理的数据。 Classify（分类）：训练和测试分类或回归模型。 Cluster（聚类）：从数据中聚类。聚类分析时用的较多。 Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。 Select Attributes（选择属性）：选择数据中最相关的属性。 Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图。 （2）常用按钮 页脚内容4

weka

https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ml/weka/ https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/~ml/weka/index.html https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/~ml/weka/ https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ucp.php?mode=login 原创]WEKA入门教程 由C6H5NO2? 2006年 11月 19日 16:03 目录 1. 简介顶楼 2. 数据格式顶楼 3.数据准备 1楼 4. 关联规则（购物篮分析） 1楼 5. 分类与回归 2楼 6. 聚类分析 2楼 Weka入门教程，来自 https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/viewtopic.php?f=2&t=9。转载请注明出处。 1. 简介

WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过 https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 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。 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。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka 小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。 --整理自 https://www.sodocs.net/doc/1917967469.html,/computers/common/info.asp?id=2930 4

WEKA汉化教程PDF.pdf

WEKA汉化教程

图1

这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 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。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。 代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes