数据预处理：Weka 数据挖掘教程

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。

数据准备 无用属性去除：- 去除无用信息，如 ID。 离散化：- 处理数值型属性，使其符合算法要求（如关联分析）。 例如：“children”属性，修改为 {0,1,2,3}。

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WEKA教程：数据挖掘入门指南 WEKA 简介 ... 数据集 ... 数据准备 ... 数据预处理 ... 分类 ... 聚类 ... 关联规则 ... 选择属性 ... 数据可视化 ... 知识流界面 ...

WEKA全称怀卡托智能分析环境，源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka获取。WEKA是新西兰的一种鸟名，其主要开发者也来自新西兰。作为公开的数据挖掘工作平台，WEKA集成了多种机器学习算法，涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及交互式可视化。想要实现数据挖掘算法或集成自己的方法到WEKA中，并不是一件困难的事情。

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。

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。

针对框架式页面进行了改进，添加页面过滤模块，并优化了页面过滤算法和用户识别策略，提升数据预处理的效率和准确性。

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。