配置实验模式、选择结果保存路径、设定实验类型、交叉验证和随机化/未知记录次序的保持方法、迭代控制和实验次数设定、管理数据集及类标、添加和设置分类算法及参数。
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数据挖掘工具Weka教程:运行页面详解
在Weka的运行页面,点击“运行”按钮即可开始数据挖掘实验。
实验过程中,系统会实时报告运行情况。
实验结束后,系统会生成一个数据集,其中每条记录对应一次实验,包含所用算法、数据集和性能指标等信息。
Weka的分析功能目前仅限于数值分析和显著性检验,尚不具备可视化分析能力。
数据挖掘
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2024-05-15
Weka数据挖掘工具:运行页面详解
在Weka的运行页面上,点击“运行”即可开始数据挖掘任务。页面将实时报告运行进度,并在完成后生成一个结果数据集。
每个记录代表一次实验,包含所用数据集、分类算法以及各项性能指标。
当前分析功能:* 数值分析* 显著性测试
暂不支持:* 可视化分析
数据挖掘
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2024-05-24
数据挖掘工具Weka的页面分析
通过对Weka数据挖掘工具页面进行分析,探索实验结果数据源选择、配置测试、模型分类基准和结果汇总等关键内容。
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2024-07-17
Weka 数据挖掘工具参数设置
关联规则挖掘参数设置
任务一:挖掘支持度在 10% 到 100% 之间,提升度超过 1.5 且排名前 100 位的关联规则。
lowerBoundMinSupport:0.1
upperBoundMinSupport:1
metricType:lift
minMetric:1.5
numRules:100
任务二:挖掘支持度在 10% 到 100% 之间,置信度超过 0.8 且排名前 100 位的分类关联规则,数据集为“weather.nominal.arff”。
car:True
metricType:confidence (只能选择 confidence)
minMetric:0.8
numRules:100
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2024-05-12
增量处理模式-数据挖掘工具(Weka 教程)
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数据挖掘工具教程使用Weka进行实验
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数据挖掘工具-聚类分析指南(weka教程)
聚类分析是将对象分配到不同的簇中,以使同一簇内的对象相似,不同簇间的对象则不相似。WEKA的“Explorer”界面提供了多种聚类分析工具,包括支持分类属性的K均值算法SimpleKMeans,分类属性的DBSCAN算法DBScan,基于混合模型的EM算法,K中心点算法FathestFirst,基于密度的OPTICS算法,概念聚类算法Cobweb,以及基于信息论的聚类算法sIB。另外,XMeans算法能够自动确定簇的个数,但不支持分类属性。
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WEKA数据挖掘工具详细中文教程
WEKA,全称为怀卡托智能分析环境,是由新西兰怀卡托大学开发的开源数据挖掘工具。自2005年获得国际数据挖掘与知识探索领域的最高服务奖以来,WEKA已成为数据挖掘和机器学习领域的重要工具。其功能涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联分析等多个方面,并提供直观的交互式界面,方便用户进行数据可视化操作。本教程详细介绍了WEKA的数据格式、ARFF文件结构、数据准备与预处理、属性选择与特征工程、可视化分析以及分类预测等关键内容。
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数据挖掘工具应用详解-使用Weka教程
数据挖掘中的结果分析包括两种模式:非监督模式和监督模式。在非监督模式下,使用SimpleKMeans进行运算,得到迭代次数、SSE和簇中心等结果,同时检验对象的分组信息。监督模式下同样使用SimpleKMeans,得到类/簇混淆矩阵和错误分组的对象比例。此外,对于数值属性,簇中心为均值,分类属性为众数。另一种方法是使用DBScan,同样分为非监督和监督模式,结果包括迭代次数和训练对象的分组信息。图形分析中,勾选“store clusters for visualization”可生成2D散布图,便于可视化类/簇混淆矩阵。
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