利用weka和clementine数据挖掘举例

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利用weka和clementine数据挖掘举例

1.数据概述本报告中采用的数据集来自于UCI经典数据集Adult,最初来源是由1994年Barry Becker的统计数据集,该数据集本来最初的主要任务是根据数据集中的相关属性预测某个人的年收入是大于50K还是小于等于50K.本数据集一共有14个属性用来预测个人的年收入,包括了年龄.工作阶层.教育程度.职业.性别.种族.家庭状况等情况.这14个基本属性中有一项属性为fnlwgt,即final weight,具有相同背景的人的fnlwgt应该类似.同时本数据集一共有32561个样本案例,属性的数…

data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka 用weka 进行数据挖掘 Weka 用weka 进行更多数据挖掘

https://www.youtube.com/user/WekaMOOC 大学公开课视频教程 weka 入门教程 data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka 用weka 进行数据挖掘用weka 进行更多数据挖掘 https://www.youtube.com/watch?v=LcHw2ph6bss&…

第一周-调用weka算法进行数据挖掘

第一周-调用weka算法进行数据挖掘简单数据集data.txt @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute humidity numeric @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,…

ELK学习笔记之F5利用EELK进行应用数据挖掘系列(2)-DNS

0x00 概述很多客户使用GTM/DNS为企业业务提供动态智能解析,解决应用就近性访问.优选问题.对于已经实施多数据中心双活的客户,则会使用GSLB提供双活流量调度.DNS作为企业业务访问的指路者,在整个IT基础架构系统中有着举足轻重的作用,一旦DNS无法提供服务,将导致客户无法访问业务系统,造成重大经济损失.因此构建一套高弹性分布式的高安全DNS架构是IT系统建设的基础之石,通常为了保证系统的正常运行,运维人员为了实时掌握系统运行状态如解析速率.失败率.延迟.来源地址位置.智能选路.解析类型…

SPSS Clementine 数据挖掘入门3

转摘:http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/04/27/2473683.html 了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS,各自的优缺点就非常明显了.微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具,微软联合SAS.Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA,微软还提供OLE DB for DM接口和MDX.所以SSAS的优势是管理.部署.开发.应用耦合方便. 但SQL Serv…

SPSS Clementine 数据挖掘入门1

SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具.在Gartner的客户数据挖掘工具评估中,仅有两家厂商被列为领导者:SAS和SPSS.SAS获得了最高ability to execute评分,代表着SAS在市场执行.推广.认知方面有最佳表现:而SPSS获得了最高的completeness of vision,表明SPSS在技术创新方面遥遥领先. 客户端基本界面 SPSS Clementine(在此简称clementine)在安装好后会自动启用服务,服务端的管理需要使用S…

ELK学习笔记之F5利用ELK进行应用数据挖掘系列(1)-HTTP

0x00 概述 F5 BIGIP从应用角度位于网络结构的关键咽喉位置,可获取所有应用的流量,针对流量执行L7层处理,即便是TLS加密的流量也可以通过F5进行SSL offload.通过F5可以统一获取所有应用的请求元数据,而不用关心应用是部署在何种系统架构中,这可以大大简化针对不同应用系统进行应用性能分析.日志采集工作.BIGIP TMOS系统提供了多种方法帮助实现统一信息收集,包括: HTTP Request logging profile DNS logging profile Avr iR…

SPSS Clementine 数据挖掘入门2

下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子,通过建立分类树和神经网络模型,决策树用来预测哪些人会响应促销,神经网络用来预测年收入. Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图,关于Target Mail详见: http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms124623.aspx#DataMining 或者我之前的随笔: http://…

利用python实现《数据挖掘——概念与技术》一书中描述的Apriori算法

from itertools import combinations data = [['I1', 'I2', 'I5'], ['I2', 'I4'], ['I2', 'I3'], ['I1', 'I2', 'I4'], ['I1', 'I3'], ['I2', 'I3'], ['I1', 'I3'], ['I1', 'I2', 'I3', 'I5'], ['I1', 'I2', 'I3']] # 候选集生成 # 输入: # f_set: k-1项集, k:项集个数 # 输出: # k_cand…

【数据挖掘】朴素贝叶斯算法计算ROC曲线的面积

题记: 近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行…

玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖…

Weka 二次开发使用心得

Weka 二次开发使用心得一.weka数据挖掘流程使用weka图形界面,初步尝试了下数据的预处理.分类.关联等操作,因为weka本身就是一个开源的机器学习库,于是想自己尝试下利用weka的api进行相关的学习. 在Eclipse中新建一个工程,导入weka.jar,就可以开始编写代码了,具体的配置很简单,不清楚的话网上有很多的参考教程,这里只是记录一些学习中大致的过程. weka作为开源的数据挖掘平台,封装了很多优秀的机器学习算法,它进行数据挖掘的过程一般如下: 读入训练.测试样本初始化分…

WEKA使用（基础配置+垃圾邮件过滤+聚类分析+关联挖掘）

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置下载解压下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us…

几种不同存储形式下的数据挖掘问题[ZZ]

从原理上说,数据挖掘应该可以应用到任何信息存储方式的知识挖掘中,但是挖掘的挑战性和技术会因为源数据的存储类型的不同而不同.特别是,近年来的研究表明数据挖掘所涉及的数据存储类型越来越丰富,除了一些有通用价值的模型.构架等研究外,也开展了一些针对复杂或新型数据存储方式下的挖掘技术或算法的研究.本节将针对一些主要的数据存储类型中的数据挖掘的问题进行介绍. 一个事务数据库是对事务型数据的收集.1993年,当Agrawal等开始讨论数据挖掘问题时,是以购物篮分析(Market Basket Analysi…

顶尖数据挖掘辅助教学套件（TipDM-T6）产品白皮书

顶尖数据挖掘辅助教学套件 (TipDM-T6) 产品说明书广州泰迪智能科技有限公司版权所有地址: 广州市经济技术开发区科学城232号网址: http://www.tipdm.com 邮箱: services@tipdm.com 热线: 40068-40020 企业QQ:40068-40020 邮编: 510663 电话: (020)82039399 目录 1 引言.................…

Weka开发［2］－分类器类

这次介绍如何利用weka里的类对数据集进行分类,要对数据集进行分类,第一步要指定数据集中哪一列做为类别,如果这一步忘记了(事实上经常会忘记)会出现“Class index is negative (not set)!”这个错误,设置某一列为类别用Instances类的成员方法setClassIndex,要设置最后一列为类别则可以用Instances类的numAttributes()成员方法得到属性的个数再减1. 然后选择分类器,比较常用的分类器有J48,NaiveBayes,SMO(LibSVM…

NSA Fuzzbunch分析与利用案例

Shadow Brokers泄露出一份震惊世界的机密文档,其中包含了多个 Windows 远程漏洞利用工具.本文主要介绍了其中一款工具Fuzzbunch的分析与利用案例 1 整体目录介绍解压EQGRP_Lost_in_Translation-master.zip文件(下载地址:https://github.com/x0rz/EQGRP_Lost_in_Translation).总共包含三个目录: 1. windows目录针对Windows操作系统的利用工具和相关攻击代码: 2. swift目录…

【weka】分类，cross-validation，数据

一.分类classifier 如何利用weka里的类对数据集进行分类,要对数据集进行分类,第一步要指定数据集中哪一列做为类别,如果这一步忘记了(事实上经常会忘记)会出现“Class index is negative (not set)!”这个错误,设置某一列为类别用Instances类的成员方法setClassIndex,要设置最后一列为类别则可以用Instances类的numAttributes()成员方法得到属性的个数再减1. 然后选择分类器,比较常用的分类器有J48,NaiveBayes…

机器学习，数据挖掘，统计学，云计算，众包（crowdsourcing），人工智能，降维（Dimension reduction）

机器学习 Machine Learning:提供数据分析的能力,机器学习是大数据时代必不可少的核心技术,道理很简单:收集.存储.传输.管理大数据的目的,是为了“利用”大数据,而如果没有机器学习技术分析数据,则“利用”就无从谈起. 数据挖掘 Data mining:数据挖掘是从海量数据中发掘只是,这就比然涉及对海量数据的管理和分析.大体来说,数据库领域的研究为数据挖掘提供数据管理技术,而机器学习和统计学的研究为数据挖掘提供数据分析技术. 统计学:由于统计学的研究成果通常需要经由机器学习研究来形成有…

【机器学习Machine Learning】资料大全

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

国外程序员整理的Java资源大全分享

Java 几乎是许多程序员们的入门语言,并且也是世界上非常流行的编程语言.国外程序员 Andreas Kull 在其 Github 上整理了非常优秀的 Java 开发资源,推荐给大家. 译文由 ImportNew- 唐尤华翻译完成. 以下为具体资源列表. 构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven 使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven 优于 Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难.…

基于java平台的常用资源整理

这里整理了基于java平台的常用资源翻译 from :akullpp | awesome-java 大家一起学习,共同进步. 如果大家觉得有用,就mark一下,赞一下,或评论一下,让更多的人知道.thanks. 构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gra…

完整全面的Java资源库（包括构建、操作、代码分析、编译器、数据库、社区等等）

构建这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置.Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理,并且把Ant脚本当作头等公民. 字节码操作编程操作Java字节码的函数库. ASM:通用底层字节码操作及…

[Python & Machine Learning] 学习笔记之scikit-learn机器学习库

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…