weka数据挖掘教程

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2016.09.281. 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Openfile：打开文件Open URL：打开URL格式文件Open DB：打开数据库文件Generate：数据生成Undo：撤销操作Edit：编辑数据Save：保存数据文件，可实现文件格式的转换，比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。

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；（本文主要总结这个部分的使用）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：1. Preprocess. 选择和修改要处理的数据；2. Classify. 训练和测试关于分类或回归的学习方案；3. Cluster. 从数据中学习聚类；4. Associate.从数据中学习关联规则；5. Select attributes. 选择数据中最相关的属性；6. Visualize.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：1.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）；2.Open URL.请求一个存有数据的URL 地址；3.Open DB.从数据库中读取数据；4.Generate.从一些数据生成器中生成人造数据。

Weka入门教程（1）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,nosunny,80,90,TRUE,noovercast,83,86,FALSE,yesrainy,70,96,FALSE,yesrainy,68,80,FALSE,yesrainy,65,70,TRUE,noovercast,64,65,TRUE,yessunny,72,95,FALSE,nosunny,69,70,FALSE,yesrainy,75,80,FALSE,yessunny,75,70,TRUE,yesovercast,72,90,TRUE,yesovercast,81,75,FALSE,yesrainy,71,91,TRUE,no需要注意的是，在Windows记事本打开这个文件时，可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。

电算化常用数据挖掘与机器学习工具操作指南在当今数字化时代，数据的快速增长和复杂性使得传统的数据处理方式已无法满足实际需求。

因此，数据挖掘和机器学习成为了解决大规模数据处理的重要工具。

本文将介绍电算化常用的数据挖掘和机器学习工具的操作指南，帮助读者更好地理解和应用这些工具。

一、WEKA软件WEKA是一个十分常用的机器学习工具，其功能强大、易于使用。

以下是WEKA软件的操作指南：1. 安装WEKA软件下载WEKA安装文件并按照提示完成软件的安装。

2. 数据预处理在WEKA中，选择“预处理”选项，对数据进行清洗、去除噪声、处理缺失值等操作，以获得干净的数据集。

3. 特征选择通过选择合适的特征，提高模型的准确性和效率。

使用WEKA的“特征选择”功能，可以根据不同的特征选择算法来进行特征选择。

4. 模型构建与评估选择合适的机器学习算法，使用WEKA中的“分类”或“回归”功能，进行模型的构建与训练。

同时，可以使用WEKA提供的交叉验证、混淆矩阵等评估工具，评估模型的性能。

5. 模型应用与保存完成模型的构建和评估后，可以使用WEKA对新数据进行预测和分类。

同时，也可以将模型保存下来，以备将来使用。

二、Python编程语言与相关库Python是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的编程语言，其丰富的库使得数据处理和模型构建变得更为便捷。

以下是使用Python进行数据挖掘和机器学习的操作指南：1. 安装Python环境与相关库首先，安装Python编程环境，并通过pip命令安装相关库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。

2. 数据加载与预处理使用Pandas库加载数据，并利用库中的函数进行数据清洗、去除异常值等预处理操作。

3. 特征工程在数据挖掘和机器学习中，特征工程是提取和选择合适的特征，以增加模型的准确性和泛化能力。

可以利用特征选择、特征提取、特征变换等方法进行特征工程。

利用Scikit-learn库中的各种机器学习算法，可以构建多种模型。

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/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。

数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本次实验的目的是使用WEKA软件对一个数据集进行数据挖掘，并通过数据挖掘的方法来预测数据集中其中一特定变量的值。

二、实验流程1. 数据集的导入：首先，我们将数据集导入WEKA软件中。

在WEKA主界面中，选择“Explorer”选项，并在弹出的窗口中选择“Open File”选项，然后选择要导入的数据集文件即可。

2. 数据预处理：在导入数据集后，我们需要对数据集进行预处理。

预处理的目的是为了提高数据挖掘的准确性和可靠性。

在WEKA中，我们可以通过选择“Preprocess”选项进行数据预处理。

常见的数据预处理方法有缺失值处理、异常值处理、离散化、标准化等。

3. 数据分析与建模：在数据预处理完成后，我们需要进行数据分析和建模。

在WEKA中，我们可以使用分类、回归、聚类等方法进行数据分析。

在本次实验中，我们选择使用朴素贝叶斯分类器进行数据分析与建模。

在WEKA中，我们可以通过选择“Classify”选项，并在弹出的窗口中选择“NaiveBayes”选项来使用朴素贝叶斯分类器。

4.模型评估与优化：在完成数据分析与建模后，我们需要对模型进行评估与优化。

在WEKA中，我们可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法进行模型评估。

根据评估结果，我们可以对模型进行优化，以提高模型的准确性和可靠性。

5.结果可视化：最后，我们可以对挖掘结果进行可视化展示。

在WEKA中，我们可以使用图表和图形来展示挖掘结果。

根据可视化结果，我们可以更加直观地理解和分析挖掘结果。

三、实验结果与分析在本次实验中，我们选择了一个含有1000个样本的数据集，并使用朴素贝叶斯分类器进行数据挖掘。

经过数据预处理和模型评估，我们最终得到了一个准确率为80%的分类模型。

通过对模型进行优化，我们成功的预测了数据集中其中一特定变量的值。

四、实验总结通过本次实验，我们学习了如何使用WEKA软件进行数据挖掘。

WEKA是一个功能强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理和分析方法，可以帮助我们进行高效准确的数据挖掘。

weka使用教程Weka是一个强大的开源机器学习软件，它提供了各种功能和算法来进行数据挖掘和预测分析。

以下是一个简单的Wea使用教程，帮助您了解如何使用它来进行数据分析和建模。

1. 安装Weka：首先，您需要下载并安装Weka软件。

您可以从官方网站上下载Weka的最新版本，并按照安装说明进行安装。

2. 打开Weka：安装完成后，打开Weka软件。

您将看到一个欢迎界面，上面列出了各种不同的选项和功能。

选择“Explorer”选项卡，这将帮助您导航和执行不同的任务。

3. 导入数据：在Explorer选项卡上，点击“Open file”按钮以导入您的数据集。

选择您要导入的数据文件，并确认数据文件的格式和结构。

4. 数据预处理：在导入数据之后，您可能需要对数据进行预处理，以清除噪声和处理缺失值。

在Weka中，您可以使用各种过滤器和转换器来处理数据。

点击“Preprocess”选项卡，然后选择适当的过滤器和转换器来定义您的预处理流程。

5. 数据探索：在数据预处理之后，您可以使用Weka的可视化工具来探索您的数据。

点击“Classify”选项卡，然后选择“Visualize”选项。

这将显示您的数据集的可视化图表和统计信息。

6. 建立模型：一旦您对数据进行了足够的探索，您可以使用Weka的各种机器学习算法建立模型。

在“Classify”选项卡上选择“Choose”按钮，并从下拉菜单中选择一个适当的分类算法。

然后，使用“Start”按钮训练模型并评估模型的性能。

7. 模型评估：一旦您建立了模型，您可以使用Weka提供的评估指标来评估模型的性能。

在“Classify”选项卡上，选择“Evaluate”选项，Weka将自动计算模型的准确性、精确度、召回率等指标。

8. 导出模型：最后，一旦您满意您的模型性能，您可以将模型导出到其他应用程序或格式中。

在Weka中，点击“Classify”选项卡，选择“Save model”选项，并指定模型的保存位置和格式。

WEKA使用教程目录1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则（购物篮分析）5. 分类与回归6. 聚类分析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/ml/weka得到。

同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEK A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/computers/common/info.asp?id=293042. 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(Rela tion)。

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。

如何使用Weka进行机器学习和数据挖掘1. 引言机器学习和数据挖掘是当今计算机科学领域中非常热门的技术，它们的应用已经渗透到各个行业。

Weka是一个功能强大且易于使用的开源软件工具，广泛应用于机器学习和数据挖掘任务中。

本文将介绍如何使用Weka进行机器学习和数据挖掘，帮助读者快速上手。

2. 安装与配置Weka是使用Java编写的跨平台软件，可以在Windows、Linux 和Mac OS等操作系统上运行。

首先，从Weka官方网站上下载最新版本的Weka软件包。

下载完成后，按照官方提供的安装指南进行安装。

安装完成后，打开Weka软件，在"Tools"菜单下找到"Package Manager"，确保所有必需的包（例如data-visualization）都已被安装。

3. 数据预处理在进行机器学习和数据挖掘任务之前，通常需要对原始数据进行预处理。

Weka提供了许多强大的工具来处理数据。

首先，可以使用Weka的数据编辑器加载并查看原始数据集。

然后，可以进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复数据等。

Weka还提供了特征选择和降维等功能，帮助提取有意义的特征。

4. 分类与回归分类和回归是机器学习中的两个重要任务。

Weka支持多种分类和回归算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。

在Weka主界面中，选择"Classify"选项卡，选择相应的算法，并配置参数。

然后，可以使用已经预处理的数据集进行模型训练和测试。

Weka提供了丰富的性能评估指标和可视化工具，帮助分析模型的效果。

5. 聚类分析聚类是一种无监督学习方法，用于将样本划分到不同的组或簇中。

Weka提供了各种聚类算法，如K均值、层次聚类和基于密度的聚类。

在Weka主界面中，选择"Cluster"选项卡，选择相应的算法，并配置参数。

然后，使用预处理的数据集进行聚类分析。

WEKA使用教程目录1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则（购物篮分析）5. 分类与回归6. 聚类分析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/ml/weka得到。

同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEK A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/computers/common/info.asp?id=293042. 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(Rela tion)。

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。

简介和回归简介什么是数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。

您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。

现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来就会发现自己处于极大的劣势。

那么，您如何能让您和您的公司跟上数据挖掘的大潮呢？我们希望能够回答您所有关于数据挖掘的初级问题。

我们也希望将一种免费的开源软件 Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) 介绍给您，您可以使用该软件来挖掘数据并将您对您用户、客户和业务的认知转变为有用的信息以提高收入。

您会发现要想出色地完成挖掘数据的任务并不像您想象地那么困难。

此外，本文还会介绍数据挖掘的第一种技术：回归，意思是根据现有的数据预测未来数据的值。

它可能是挖掘数据最为简单的一种方式，您甚至以前曾经用您喜爱的某个流行的电子数据表软件进行过这种初级的数据挖掘（虽然 WEKA 可以做更为复杂的计算）。

本系列后续的文章将会涉及挖掘数据的其他方法，包括群集、最近的邻居以及分类树。

（如果您还不太知道这些术语是何意思，没关系。

我们将在这个系列一一介绍。

）回页首什么是数据挖掘？数据挖掘，就其核心而言，是指将大量数据转变为有实际意义的模式和规则。

并且，它还可以分为两种类型：直接的和间接的。

在直接的数据挖掘中，您会尝试预测一个特定的数据点—比如，以给定的一个房子的售价来预测邻近地区内的其他房子的售价。

在间接的数据挖掘中，您会尝试创建数据组或找到现有数据内的模式—比如，创建“中产阶级妇女”的人群。

实际上，每次的美国人口统计都是在进行数据挖掘，政府想要收集每个国民的数据并将它转变为有用信息。