package weka.filters.unsupervised.attribute; PrincipalComponents 属性: /** The data to transform analyse/transform. */ protected Instances m_TrainInstances; /** Keep a copy for the class attribute (if set). */ protected Instances m_TrainCopy; /** The h…

购物篮分析: Apriori算法: 参数设置: 1.car 如果设为真,则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则. 2. classindex 类属性索引.如果设置为-1,最后的属性被当做类属性. 3. delta 以此数值为迭代递减单位.不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则. 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界. 5. metricType 度量类型.设置对规则进行排序的度量依据.可以是:置信度(类关联规则只能用置信度挖掘),提升度(lift),杠…

假设说世界上仅仅能存在一种基于密度的聚类算法的话.那么它必须是DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise).DBSCAN作为基于密度聚类算法的典型,相对于Kmeans,最大长处是能够自己决定聚类数量.同一时候能够过滤一些噪点.但相对的.对传入的參数较为敏感,而且參数调优全靠经验. 一.算法 对于算法部分仅仅做一些"感性"的分析.详细算法的理论证明以及更精确的形式化描写叙述參考Wiki:http:/…

<p></p><p><span style="font-size:18px">上几篇博客都是分析的分类器算法(有监督学习),这次就分析一个聚类算法(无监督学习).</span></p><p><span style="font-size:18px"></span></p><p><span style="font-size:…

步骤: (一) 选择数据源 (二)选择要分析的字段 (三)选择需要的关联规则算法 (四)点击start运行 (五) 分析结果 算法选择: Apriori算法参数含义 1.car:如果设为真,则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则.2.classindex: 类属性索引.如果设置为-1,最后的属性被当做类属性.3.delta: 以此数值为迭代递减单位.不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则.4.lowerBoundMinSupport: 最小支持度下界.5.metricType:…

多分类器组合算法简单的来讲经常使用的有voting,bagging和boosting,当中就效果来说Boosting略占优势,而AdaBoostM1算法又相当于Boosting算法的"经典款". Voting思想是使用多分类器进行投票组合.并依照少数服从多数(大多数情况)来决定终于的分类.缺点是少数服从多数的规则往往仅仅能避免达到最差的情况却也非常难达到最少的情况. Bagging思想是有放回的随机抽样来训练多个分类器,最后使用voting来进行投票决策.经典算法如RandomFore…

大约一年,我没有照顾的博客,再次拿起笔不知从何写上,想来想去手从最近使用Weka要正确书写. Weka为一个Java基础上的机器学习工具.上手简单,并提供图形化界面.提供如分类.聚类.频繁项挖掘等工具.本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现. 一.算法 J48是基于C4.5实现的决策树算法.对于C4.5算法相关资料太多了.笔者在这里转载一部分(来源:http://blog.csdn.net/zjd950131/article/details/8027081) C4.5是一系列用在机…

相对于机器学习,关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘. 1) 测试文档中调用weka的关联规则apriori算法,如下 try { File file = new File("F:\\tools/lib/data/contact-lenses.arff"); ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(file); Instances m_instances = loader.getDataSet(); Discre…

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…

目录 Weka算法翻译(部分) 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 1.2 搜索方法 2. 分类算法 2.1 贝叶斯算法 2.2 Functions 2.3 Lazy 2.4 Meta Weka算法翻译(部分) 只翻译了感兴趣的一些算法,都是一些简单的算法. 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 CfsSubsetEval:通过考虑每个特征的单独预测能力以及它们之间的冗余成都来评估属性子集的价值 Classif…