WEKA操作指南

Weka Explorer 操作指南

预处理 分类器选择 分类 聚类 关联规则学习 挖掘结果分析

数据挖掘 3 2024-05-28

Weka知识流界面操作指南

挖掘支持度在10%-100%之间且置信度高于0.8 分类关联规则 数据集为“weather.nominal.arff” “car”设为True “metricType”设为confidence “minMetric”设为0.8 “numRules”设为100

数据挖掘 3 2024-05-26

Weka 扩展指南

Weka 扩展的必要性 集成第三方工具 融合自定义或优化算法 将 Weka 无缝嵌入实际应用系统 Weka 扩展要点 重新编译 Weka：为集成新的算法做准备。 整合新算法：无论是第三方提供的，还是自行设计或改进的算法，都可以加入 Weka。 Java 程序中调用 Weka： 在自己的 Java 项目中灵活使用 Weka 的强大功能。

数据挖掘 3 2024-05-21

Weka 扩展指南

Weka 扩展的必要性 整合第三方组件以增强功能。 集成自定义或改进的算法以满足特定需求。 将 Weka 无缝嵌入到实际应用系统中。 Weka 扩展要点 重新编译 Weka: 为确保兼容性，通常需要在添加新功能后重新编译 Weka。 添加新算法: 集成第三方算法、自定义算法或对现有算法进行改进，扩展 Weka 的算法库。 Java 程序集成: 利用 Weka API，在 Java 程序中调用 Weka 的功能，实现更高级的应用。

数据挖掘 2 2024-05-25

Weka数据准备指南

Weka使用ARFF格式存储数据，但数据通常以电子表格或数据库的形式出现。将电子表格转换为ARFF格式非常简单。 ARFF文件的主要部分是一个实例列表，每个实例的属性值用逗号分隔。大多数电子表格和数据库程序允许您将数据导出为逗号分隔值（CSV）格式，作为记录列表，项目之间用逗号分隔。完成此操作后，您只需要将文件加载到文本编辑器或处理器中；使用“relation”标签添加数据集名称，属性...

数据挖掘 2 2024-05-19

Weka中文实践指南

这份指南以中文详解Weka数据挖掘工具的应用，涵盖关联规则、分类、聚类等操作步骤，并对Weka源代码研究提供一定参考。内容源自 http://maya.cs.depaul.edu/~classes/ect584/WEKA/k-means.html，经他人整理。

数据挖掘 4 2024-05-23

WEKA模型选择指南

在数据分析中，选择合适的模型是至关重要的。WEKA提供了丰富的选择，但如何挑选最适合的模型呢？本指南将为您提供详细的选择策略和建议，帮助您在应用WEKA时做出明智的决定。无论您是新手还是有经验的数据科学家，都将为您提供有价值的信息。

Hadoop 2 2024-07-16

WEKA：数据挖掘实践指南

本指南深入讲解WEKA工具的使用技巧，助力数据挖掘研究。WEKA作为一款经典工具，为数据分析提供了强大的支持。

数据挖掘 5 2024-05-15

Weka工具回归算法应用指南

本指南详细介绍如何使用Weka工具执行回归算法。适合初学者使用。

数据挖掘 4 2024-05-12

WEKA教程：数据挖掘入门指南

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 ...

数据挖掘 2 2024-05-19