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。
数据挖掘工具Weka的页面分析
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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
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。
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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。
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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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