数据挖掘工具Weka教程：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

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。

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。

Weka是一款强大的数据挖掘工具，本教程将深入介绍其功能和操作流程。涵盖数据格式、属性选择、可视化分析、分类预测、关联分析及聚类分析等核心内容。课程帮助用户熟悉基本操作，掌握数据挖掘实验的完整流程，包括数据准备、算法选择和结果评估。还将探讨如何在Weka中集成新算法。

数据挖掘是信息技术领域的重要组成部分，从海量数据中发现有价值的知识和规律。WEKA Explorer是一个广泛使用的开源数据挖掘工具，全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis。WEKA提供了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等多种机器学习算法，以及用户友好的操作界面，使得非专业人员也能进行高效的数据挖掘。在使用WEKA进行实习时，首要的准备工作是掌握数据挖掘的基本概念和预处理技术。数据挖掘过程包括数据预处理、模型构建、模型评估等阶段，需要选择合适的算法和参数，分析目标数据，以发现潜在的模式或规律。WEKA的强大之处在于集成了多种数据挖掘技术，提供直观的操作界面，简化了数据挖掘过程。实习中需要准备数据集，WEKA支持.arff格式数据，可以使用自带的"weather.arff"文件进行实践。在数据预处理过程中，可能需要对数值型属性进行离散化处理，并剔除不需要的属性。完成这些预处理步骤后，保存新的数据集用于后续分析。探讨数据挖掘方法时，关联规则和分类与回归是重要的技术选择。关联规则挖掘通过Apriori算法寻找数据集中不同属性之间的关联模式。调整参数如最小支持度和最小置信度，可以找到满足特定条件的关联规则。例如，设置最小支持度为0.2，最小置信度为1，使用"Lift"作为评价指标，找到符合条件的关联规则。WEKA Explorer为数据挖掘实习提供了强大的支持和工具。

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

本实验通过选择UCI数据集中的样本进行分析，运用三种不同的分类算法，比较它们的性能表现。实验分为12个组，每组选择一个数据集进行研究。分析过程包括文字和图形解释结果，以及两个性能度量的比较，揭示不同算法在实验中的表现差异。

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。