基于weka的数据分类分析

基于weka的数据分类分析

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

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/2718690931.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）。

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

5种数据挖掘工具分析比较

数据挖掘工具调查与研究 姓名：马蕾 学号：18082703

5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

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：

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

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：

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。

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工

具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map

数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作

数据挖掘实验报告-实验1-W e k a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：

实验报告 课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师 学号姓名行政班级 实验项目实验一： Weka的基本操作 组员名单独立完成 实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016.09.28 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； 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 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

大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月

一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

!!!使用Weka进行数据挖掘

1.简介 数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化的，基于JA V A环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自新西兰的the University of Waikato。（本段摘自百度百科）。 Weka提供的功能有数据处理，特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、可视化等。本文将对Weka的使用做一个简单的介绍，并通过简单的示例，使大家了解使用weka的流程。本文将仅对图形界面的操作做介绍，不涉及命令行和代码层面的东西。 2.安装 Weka的官方地址是https://www.sodocs.net/doc/2718690931.html,/ml/weka/。点开左侧download栏，可以进入下载页面，里面有windows，mac os，linux等平台下的版本，我们以windows系统作为示例。目前稳定的版本是3.6。 如果本机没有安装java，可以选择带有jre的版本。下载后是一个exe的可执行文件，双击进行安装即可。 安装完毕，打开启动weka的快捷方式，如果可以看到下面的界面，那么恭喜，安装成功了。 图2.1 weka启动界面 窗口右侧共有4个应用，分别是 1）Explorer 用来进行数据实验、挖掘的环境，它提供了分类，聚类，关联规则，特征选择，数据可视化的功能。（An environment for exploring data with WEKA） 2）Experimentor 用来进行实验，对不同学习方案进行数据测试的环境。（An environment for performing experiments and conducting statistical tests between learning schemes.） 3）KnowledgeFlow 功能和Explorer差不多，不过提供的接口不同，用户可以使用拖拽的方式去建立实验方案。另外，它支持增量学习。（This environment supports essentially the same functions as the Explorer but with a drag-and-drop interface. One advantage is that it supports incremental learning.） 4）SimpleCLI 简单的命令行界面。（Provides a simple command-line interface that allows direct execution of WEKA commands for operating systems that do not provide their own command line interface.） 3.数据格式 Weka支持很多种文件格式，包括arff、xrff、csv，甚至有libsvm的格式。其中，arff是最常用的格式，我们在这里仅介绍这一种。 Arff全称是Attribute-Relation File Format，以下是一个arff格式的文件的例子。

数据挖掘WEKA报告bezdekIris

第一部分概述 1.数据挖掘目的：根据已有的数据信息，寻找出鸢尾的属性之间存在怎样的关联规则。 2.数据源：UCI提供的150个实例，每个实例有5个属性。 3.数据集的属性信息： (1). sepal length in cm 萼片长度（单位：厘米）（数值型） (2). sepal width in cm 萼片宽度（单位：厘米）（数值型） (3). petal length in cm 花瓣长度（单位：厘米）（数值型） (4). petal width in cm 花瓣宽度（单位：厘米）（数值型） (5). class: 类型（分类型），取值如下 -- Iris Setosa 山鸢尾 -- Iris V ersicolor 变色鸢尾 -- Iris Virginica 维吉尼亚鸢尾 4.试验中我们采用bezdekIris.data数据集，对比UCI发布的iris.data数据集（08-Mar-1993）和bezdekIris.data数据集（14-Dec-1999），可知前者的第35个实例4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa和第38个实例4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa，后者相应的修改为：4.9,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa和4.9,3.1,1.4,0.1,Iris-setosa。 第二部分将UCI提供的数据转化为标准的ARFF数据集 1. 将数据集处理为标准的数据集，对于原始数据，我们将其拷贝保存到TXT文档，采用UltraEdit工具打开，为其添加属性信息。如图： 2.（1）将bezdekIris.txt文件导入Microsoft Office Excel（导入时，文本类型选择文本文件），如图：

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：

Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:

大数据分析主流工具-Spark介绍

大数据分析主流工具-Spark介绍 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark 框架。 近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题，但是在效率和代码维护方面并不理想，现已转向Spark框架。淘宝技术团队使用Spark实现了多次迭代的机器学习算法和一些高计算复杂度的算法，并将其运用在推荐系统上；同时还利用Spark中的一系列组件解决了基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等许多生产问题。此外，腾讯也是最早使用Spark的应用之一，借助Spark快速迭代的优势，腾讯提出了大数据精准推荐，并采用“数据+算法+系统”这套技术方案支持每天上百亿的请求量。

Spark四大特性之特性一：快速 相同的实验环境与数据下，在内存中运行相同的程序，Spark比MapReduce快约100倍；在磁盘中运行相同的程序，Spark要MapReduce快约10倍。例如图2所示，Spark和MapReduce进行逻辑回归运算后的实验数据。 针对于非常考验系统性能的排序问题，图3解释Spark与MapReduce对100TB 数据样本排序的实验结果比较：MapReduce用了2100台机器，花费72分钟；而Spark仅用207台机器，不到前者的1/10，花费23分钟，接近前者的1/3。

2020大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，

weka

https://www.sodocs.net/doc/2718690931.html,/ml/weka/ https://www.sodocs.net/doc/2718690931.html,/~ml/weka/index.html https://www.sodocs.net/doc/2718690931.html,/~ml/weka/ https://www.sodocs.net/doc/2718690931.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/2718690931.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/2718690931.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/2718690931.html,/computers/common/info.asp?id=2930 4

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴

藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。 与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样

的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。 正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先