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(完整word版)数据挖掘实验报告.pdf

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《数据挖掘》

Weka 实验报告

姓名＿学号＿

指导教师

开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期

完成日期 2015 年 6 月 12 日

1.实验目的

基于 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori-

ginal%29 的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用 Weka 平台的基本功能

对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同

数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。

2.实验环境

实验采用 Weka 平台，数据使用来自 http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br-

east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的 Breast Cancer

Wisc-

onsin (Original) Data Set 数据。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。

3.实验步骤

3.1 数据预处理

本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample

code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size

（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal

Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare

Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的

核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为

1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各

指标的分布情况。

该数据的数据属性如下：

1. Sample code number（numeric），样本代码；

2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小；

4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状；

5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连；

6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小；

7.Bare Nuclei（numeric），裸核；

8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质；

9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁；

10.Mitoses（numeric），有丝分裂；

11.Class（enum），分类。

3.2 数据分析

由 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori-

ginal%29 得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至 excel 表中，选择数据—

—分列——下一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有 11 个属

性，分别为 Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity

of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），

Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大

小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli

（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的

数据没有属性，所以手工添加一行属性名。 Weka 分类数据需把 excel 保存为

一个 csv 文件。

3.2.1 .csv -> .arff

将 CSV 转换为 ARFF 最迅捷的办法是使用 WEKA 所带的命令行工具。

打开 weka,之后出现 GUI 界面，如图 1 所示：

（图 1）

点击进入“Exploer”模块，要将 .csv 格式转换为 .arff 格式，点击 open file...,

打开刚保存的“乳腺癌数据集 .csv”,点击“ Save...”,将文件保存为“乳腺

癌数据集 .csv.arff”如图 2 所示：

（图 2）

图 3 中显示的是使用“ Exploer”打开“乳腺癌数据集 .csv.arff”的情况 .

如图 3 所示：

（图 3）

3.2.2 数据预处理

很明显发现，所用的数据都是（ numeric）数值型的，需要将数值型离

散化，将“Clump Thickness ”，“Uniformity of Cell Size ”，“Uniformity of Cell

Shape”，“ Marginal Adhesion ”，“ Marginal Adhesion ”，“ Bare Nuclei ”，

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