数据预处理:Weka 数据挖掘教程
数据准备(预处理 1)
去除无用属性:删除无意义的属性,如 ID。
离散化:将数值型属性转换为标称型属性,以适合某些算法。例如,将“子女”属性从数值型修改为 {0, 1, 2, 3}。
数据挖掘
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2024-05-01
Weka数据挖掘: 数据预处理实战
精简数据集
在数据挖掘中, 类似“ID”的属性通常不具备分析价值, 需要移除。 在Weka中, 我们可以通过选中 “id” 属性, 点击 “Remove” 按钮来实现。 操作完成后,将新的数据集保存为 “bank-data.arff” , 并重新打开。
数值属性离散化
一些数据挖掘算法, 例如关联分析, 只能处理标称型属性。 因此, 我们需要对数值型属性进行离散化处理。
本例中, “age”, “income” 和 “children” 三个变量属于数值型。 其中, “children” 只有四个取值: 0, 1, 2, 3。 我们可以直接修改ARFF文件, 将 @attribute children numeric 修改为 @attribute children {0,1,2,3} 。
在 “Explorer” 中重新打开 “bank-data.arff” , 选中 “children” 属性后, 区域6的 “Type” 会显示为 “Nominal”, 表示该属性已成功转换为标称型。
数据挖掘
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2024-05-16
数据预处理工具Python脚本的实现
-- 编码:utf-8 -- 从pandas导入pd 从sklearn导入预处理 导入pickle 导入时间 导入时间的当前时间 计算时间() '''打印当前时间格式:return:返回当前时间的字符串''' 返回时间.strftime('%Y-%m-%d %X',时间.localtime()) class DataPre: '''数据预处理器初始化需要清洗好的数据。它提供了唯一的外部接口:load_data()。它返回处理好的数据。如果数据存在,则返回它。否则将执行一系列预处理操作并返回处理好的数据。 ''' 首先打开(self,train_data,test_data) self.train_datas=pd.read_csv(train_data,index_col=['SK_ID_CURR']) self.trainlables=self.train_datas['TARGET'] #删除唯一值.self.train_datas.drop(['TARGET'],轴=1,在地方=真实) self.test_datas=pd.read_csv(test_data,index_col=['SK_ID_CURR']) self.test_datas.drop(['Unnamed: 0'],轴=1,在地方=真实) self.train_datas.drop(['Unnamed: 0'],轴=1,在地方=真实) self.test_datas.drop(['previousSCOFR'],轴=1,在地方=真实) #这两个功能全是NAN self.train_datas.drop(['previousSCOFR'],轴=1,在地方=真实) self.test_datas.drop(['previousHomewares'],轴=1,在地方=真实) self.train_datas.dropna(轴=0,如何='全部',在地方=真实) self.train_dat
算法与数据结构
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2024-07-18
增量处理模式-数据挖掘工具(Weka 教程)
增量学习NaiveBayesUpdateable数据源 - ArffLoader评估 - ClassAssigner分类器 - NaiveBayesUpdateable评估 - IncrementalClassifierEvaluator可视化 - TextViewer可视化 - StripChart精度 - Accuracy均方根误差 - RMSE
数据挖掘
3
2024-05-20
光谱数据预处理
该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能,适用于多种光谱处理任务,例如拉曼光谱分析。
Matlab
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2024-04-30
数据库编程教程预处理方法详解
数据库编程中的预处理方法是通过DBMS的预处理程序对源程序进行扫描,识别出SQL语句,然后将它们转换成主语言调用语句,以便主语言编译程序能够识别并编译整个源程序成目标码。
SQLServer
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2024-07-27
设置页面-数据挖掘工具Weka教程
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。
数据挖掘
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2024-07-13
本地数据预处理分析
本地数据预处理
3.1 数据集简介
本实验使用小数据集 small_user.csv,共包含 30 万条记录,从大规模数据集 raw_user.csv 中提取。
3.2 数据预处理
删除数据头第一行的记录(字段名称):sed -i '1d' small_user.csv
Hadoop
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2024-05-01
Mongo数据处理工具
Mongo数据处理工具是一款用于数据导出和导入的实用工具,支持多种数据格式和类型,操作简便,能够满足多样化的数据迁移需求。通过这个工具,用户可以高效地管理和转移Mongo数据库中的数据。
MongoDB
3
2024-07-12