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基于Weka的数据分类分析实验报告.pdf
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2022-06-14
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基于 Weka 的数据分类分析实验报告
1 实验目的
使用数据挖掘中的分类算法,对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法,比
较他们之间的不同。与此同时了解 Weka 平台的基本功能与使用方法。
2 实验环境
2.1 Weka 介绍
Weka 是怀卡托智能分析系统的缩写,该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka 使用 Java
写成的,并且限制在 GNU 通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台,
是一款免费的,非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka 提供了一个统一界面,可结
合预处理以及后处理方法,将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集,并评估由不同
的学习方案所得出的结果。
图 1 Weka 主界面
Weka 系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法:回归、分类、聚类、关联规则以及
属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节,Weka 提供了很多用于数据可视化和
与处理的工具。输入数据可以有两种形式,第一种是以ARFF 格式为代表的文件;另一种是
直接读取数据库表。
使用 Weka 的方式主要有三种:第一种是将学习方案应用于某个数据集,然后分析其输
出,从而更多地了解这些数据;第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测;第三种是
使用多种学习器,然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单
中选择一种学习方法,大部分学习方案都带有可调节的参数,用户可通过属性列表或对象编
辑器修改参数,然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。
2.2 数据和数据集
根据应用的不同,数据挖掘的对象可以是各种各样的数据,这些数据可以是各种形式的
存储,如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页,等等。即可以集中存储在
...
资源评论
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- 1530023_m0_679129292023-06-13资源质量不错,和资源描述一致,内容详细,对我很有用。
春哥111
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