因为WEKA中所有分类器都实现了Serializable,所以只需要用java的ObjectOutputStream就可以实现了. /** * 存储model * * @param model * 训练过的分类器 例如J48 * @param ModelPath * 存储路径 */ private void persistModel(Classifier model, String ModelPath) { ObjectOutputStream oos = null; try { oos = n…

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…

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…

1 功能角度 weka是机器学习方面的工具(开源).spss是数学工具(商业工具). 具体的说,weka的主要功能是模式分类,或者模式识别或者回归.包括特征的降维(PCA),特征选择,训练模型以及对测试样本进行分类测试,几乎包含了机器学习中的所有常用分类器.当然还有聚类以及结果的图形可视化功能. spss,侧重统计分析.包括基础的数学运算,联合分析,时间序列分析,多元尺度方法等,当然它也有决策树,神经网络等类似于机器学习中的分类器功能. 相同点是都具有数据的回归功能,但是weka包含了机器学习的…

主动学习: 主动学习的过程:需要分类器与标记专家进行交互.一个典型的过程: (1)基于少量已标记样本构建模型 (2)从未标记样本中选出信息量最大的样本,交给专家进行标记 (3)将这些样本与之前样本进行融合,并构建模型 (4)重复执行步骤(2)和步骤(3),直到stopping criterion(不存在未标记样本或其他条件)满足为止 模拟思路: 1. 将数据分为label 和 unlabel数据集 2. 将 unlabel 分为100个一组,每组样本数组分别求出熵值,按照熵值排序,取前5个样本,…

数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列…

不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的…

机器学习的1NN最近邻算法,在weka里叫IB1,是因为Instance Base  1 ,也就是只基于一个最近邻的实例的惰性学习算法. 下面总结一下,weka中对IB1源码的学习总结. 首先需要把 weka-src.jar 引入编译路径,否则无法跟踪源码. 1)读取data数据,完成 IB1 分类器的调用,结果预测评估.为了后面的跟踪. try { File file = new File("F:\\tools/lib/data/contact-lenses.arff"); Arff…

概览 在iOS开发中数据存储的方式可以归纳为两类:一类是存储为文件,另一类是存储到数据库.例如前面IOS开发系列-Objective-C之Foundation框架的文章中提到归档.plist文件存储,包括偏好设置其本质都是存储为文件,只是说归档或者plist文件存储可以选择保存到沙盒中,而偏好设置系统已经规定只能保存到沙盒的Library/Preferences目录.当然,文件存储并不作为本文的重点内容.本文重点还是说数据库存储,做过数据库开发的朋友应该知道,可以通过SQL直接访问数据库,也可以…

class MyDictionary(object): """docstring for MyDictionary""" kv = {} def __init__(self): super(MyDictionary, self).__init__() def __getitem__(self, key): return self.kv[key] def __setitem__(self, key, value): self.kv[key] = v…