数据挖掘工具(weka教程)详解

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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/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。

weka入门教程

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。

weka使用教程

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。

WEKA教程完整版(新)

2、数据格式（续）

数据信息数据信息中―@data‖标记独占一行，剩下的是各个实例的数据。每个实例占一行。实例的各属性值用逗号―,‖隔开。如果某个属性的值是缺失值（missing value），用问号―?‖ 表示，且这个问号不能省略。例如： @data sunny,85,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes
准备数据选择算法和参数运行评估实验结果

了解或掌握在WEKA中加入新算法的方法
1、WEKA简介

WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），其源代码可从/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。
2、数据格式（续）

字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含有空格，必须被引号括起来。例如：
@relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data
AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.' AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.'
2、数据格式（续）

数值属性数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们都当作实数看待。

标称属性标称属性由<nominal-specification>列出一系列可能的类别名称并放在花括号中：{<nominal-name1>, <nominal-name2>, <nominal-name3>, ...} 。数据集中该属性的值只能是其中一种类别。例如如下的属性声明说明―outlook‖属性有三种类别：―sunny‖，― overcast‖和―rainy‖。而数据集中每个实例对应的―outlook‖值必是这三者之一。 @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} 如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。

weka操作介绍讲解学习

6. 区域7是区域5中选中属性的直方图。若数据集的某个属性是目
标变量，直方图中的每个长方形
就会按照该变量的比例分成不同
颜色的段。默认地，分类或回归
任务的默认目标变量是数据集的
最后一个属性。要想换个分段的
依据，即目标变量，在区域7上方的下拉框中选个不同的分类属
性就可以了。下拉框里选上
“No Class”或者一个数值属性会变成黑白的直方图。
wekቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ操作介绍
在KnowledgeFlow 窗口顶部有八个标签： DataSources--数据载入器 DataSinks--数据保存器 Filters--筛选器 Classifiers--分类器 Clusterers--聚类器 Associations—关联器 Evaluation—评估器 Visualization—可视化
关联运行结果
此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢
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1.区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。
Preprocess（数据预处理） Classify（分类） Cluster（聚类） Associate（关联分析） Select Attributes（选择属性） Visualize（可视化）
2. 区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们可以在这里把 “bank-data.csv”，另存为“bank-data.arff”
Cluster
主要算法包括： SimpleKMeans — 支持分类属性的K均值算法 DBScan — 支持分类属性的基于密度的算法 EM — 基于混合模型的聚类算法 FathestFirst — K中心点算法 OPTICS — 基于密度的另一个算法 Cobweb — 概念聚类算法 sIB — 基于信息论的聚类算法，不支持分类属性 XMeans — 能自动确定簇个数的扩展K均值算法，不支持分类属性

WEKA中文详细教程

导出数据
Weka可以将分析结果导出为多种格式，如CSV、ARFF、LaTeX等，用户可以通过“文件”菜单选择“导出数据”来导出数据。
数据清理
缺失值处理
Weka提供了多种方法来处理缺失值，如删除含有缺失值的实例、填充缺失值等。
异常值检测
Weka提供了多种异常值检测方法，如基于距离的异常值检测、基于密度的异常值检测等。
Weka中文详细教程
目录
• Weka简介 • 数据预处理 • 分类算法 • 关联规则挖掘 • 回归分析 • 聚类分析 • 特征选择与降维 • 模型评估与优化
01
Weka简介
Weka是什么
01 Weka是一款开源的数据挖掘软件，全称是 "Waikato Environment for Knowledge Analysis"，由新西兰怀卡托大学开发。
解释性强等优点。
使用Weka进行决策树分类时，需要设置合适的参数，如剪枝策略、停止条件等，以获得最佳分类效果。
决策树分类结果易于理解和解释，能够为决策提供有力支持。
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种基于概率的分类算法，通过计算不同类别的概率来进行分类。
Weka中的朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单分类器，适用于特征之间相互独立的场景。
08
模型评估与优化
交叉验证
01
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，通过将数据集分成多个子集，然后使用其中的一部分子集训练模型，其余子集用于测试模型。
02
常见的交叉验证方法包括k-折交叉验证和留出交叉验证。在k-折交叉验证中，数据集被分成k个大小相近的子集，每次使用其中的k-1个子集训练模型，剩余一个子集用于测试。

如何使用Weka进行机器学习和数据挖掘

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。

数据挖掘工具教程

火龙果整理
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火龙果整理
3、数据准备（续）
1.
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上图显示的是 ―Explorer‖打开―bank-data.csv‖的情况。我们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。这一节用到的只有―Preprocess‖，其他面板的功能将在以后介绍。区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们可以在这里把“bank-data.csv‖另存为“bankdata.arff‖。在区域3中―Choose‖某个―Filter‖，可以实现筛选数据或者对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。区域4展示了数据集的一些基本情况。
火龙果整理
2、数据格式（续）

日期属性的值必须与属性声明中给定的相一致。例如：
@RELATION Timestamps @ATTRIBUTE timestamp DATE "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" @DATA "2001-04-03 12:12:12" "2001-05-03 12:59:55"
火龙果整理
2、数据格式（续）

字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含有空格，必须被引号括起来。例如：
@relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data
AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.' AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.'

数据挖掘开源工具weka简明教程

决策树
基于概率模型的分类方法，如Naive Bayes，适用于特征之间独立性较强的数据集。
贝叶斯
基于规则的分类方法，如JRip、OneR等，适用于可解释性要求较高的场景。
规则学习
支持多类别的分类问题，如SVM、Logistic回归等。
多类分类
分类算法
经典的聚类算法，将数据划分为K个簇，使每个数据点与其所在簇的中心点距离之和最小。
与Java集成
Weka是用Java编写的，因此可以方便地与Java集成，用户可以通过Java调用Weka的功能，或使用Weka提供的Java API进行二次开发。
与Excel集成
05
CHAPTER
实践案例
通过使用Weka的分类算法，可以有效地识别出信用卡交易中的欺诈行为，提高银行的风险管理能力。
总结词
客户细分是市场营销中的重要环节，能够帮助企业更好地了解客户需求和行为特征。Weka提供了多种聚类算法，如K-means、层次聚类等，可以对客户数据进行聚类分析，将客户群体划分为不同的细分市场。企业可以根据这些细分市场的特点和需求，制定更有针对性的市场策略，提高客户满意度和忠诚度。
详细描述
总结词
使用Weka进行股票价格预测
THANKS
感谢您的观看。
通过使用Weka的时间序列预测算法，可以对股票价格进行短期预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。
详细描述
股票价格预测是投资者关注的焦点之一，但由于市场复杂性和不确定性，预测难度较大。Weka提供了多种时间序列预测算法，如ARIMA、指数平滑等，可以对历史股票价格数据进行学习和预测，为投资者提供参考。当然，股票价格预测存在风险，投资者需要结合其他因素和市场情况做出决策。
使用Weka进行数据挖掘

weka操作介绍

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1.区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。assify（分类）
Cluster（聚类） Associate（关联分析） Select Attributes（选择属性）
Visualize（可视化）
2. 区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们可以在这里把 “bank-data.csv”，另存为“bank-data.arff”
WEKA 操作介绍
命令环境
算法实验环境
知识流环境
在KnowledgeFlow 窗口顶部有八个标签： DataSources--数据载入器 DataSinks--数据保存器 Filters--筛选器 Classifiers--分类器 Clusterers--聚类器 Associations—关联器 Evaluation—评估器 Visualization—可视化
Cluster
右击左侧栏result list，点“Visualize cluster assignments”。弹出的窗口给出了各实例的散点图。
Associate 设置参数 car：如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 classindex：类属性索引。如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。 delta：以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。 lowerBoundMinSupport：最小支持度下界。 metricType：度量类型，设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，平衡度(leverage)，确信度(conviction)。 minMtric ：度量的最小值。 numRules：要发现的规则数。 outputItemSets：如果设置为真，会在结果中输出项集。 removeAllMissingCols：移除全部为缺失值的列。 significanceLevel ：重要程度。重要性测试（仅用于置信度）。 upperBoundMinSupport：最小支持度上界。从这个值开始迭代减小最小支持度。 verbose：如果设置为真，则算法会以冗余模式运行。

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字符串属性字符串属性中可以包含任意的文本。这种类型的属性在文本挖掘中非常有用。示例： @ATTRIBUTE LCC string 日期和时间属性日期和时间属性统一用“date”类型表示，它的格式是 @attribute <name> date [<date-format>] 其中<name>是这个属性的名称，<date-format>是一个字符串，来规定该怎样解析和显示日期或时间的格式，默认的字符串是ISO-8601所给的日期时间组合格式 “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。数据信息部分表达日期的字符串必须符合声明中规定的格式要求（下文有例子）。
WEKA支持的<datatype>有四种 numeric 数值型 <nominal-specification> 标称（nominal）型 string 字符串型 date [<date-format>] 日期和时间型其中<nominal-specification> 和<date-format> 将在下面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但WEKA 把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”，“real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分大小写的，而“relation”、“attribute ”和 “data”则不区分。
字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含有空格，必须被引号括起来。例如： @relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data
作为一个大众化的数据挖掘工作平台， WEKA集成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、关联分析以及在新的交互式界面上的可视化等等。通过其接口，可在其基础上实现自己的数据挖掘算法。

WEKA所用的数据格式（跟Excel一样）
Explorer界面 Open file… Edit…

WEKA简介数据格式数据准备属性选择可视化分析分类预测关联分析聚类分析扩展WEKA
课程的总体目标和要求：熟悉WEKA的基本操作，了解 WEKA的各项功能掌握数据挖掘实验的流程准备数据选择算法和参数运行评估实验结果了解或掌握在WEKA中加入新算法的方法
数据信息数据信息中“@data”标记独占一行，剩下的是各个实例的数据。每个实例占一行。实例的各属性值用逗号“,”隔开。如果某个属性的值是缺失值（missing value），用问号“?”表示，且这个问号不能省略。例如： @data sunny,85,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes
文件内容说明
识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。
WEKA文件相关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（Attribute），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)。上图中一共有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。上图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。
关系声明关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为 @relation <relation-name> <relation-name>是一个字符串。如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。
属性声明属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型。这些声明语句的顺序很重要。首先它表明了该项属性在数据部分的位置。例如，“humidity”是第三个被声明的属性，这说明数据部分那些被逗号分开的列中，第三列数据 85 90 86 96 ... 是相应的“humidity”值。其次，最后一个声明的属性被称作class属性，在分类或回归任务中，它是默认的目标变量。属性声明的格式为 @attribute <attribute-name> <datatype> 其中<attribute-name>是以字母开头的字符串。和关系名称一样，如果这个性数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们都当作实数看待。标称属性标称属性由<nominal-specification>列出一系列可能的类别名称并放在花括号中： {<nominal-name1>, <nominal-name2>, ...} 数据集中该属性的值只能是其中一种类别。例如如下的属性声明说明“outlook”属性有三种类别： “sunny”，“ overcast”和“rainy”。而数据集中每个实例对应的“outlook”值必是这三者之一。 @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} 如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。