这个问题来源于我要用weka这个数据挖掘工具,测试时发现我们新建txt文件,输入内容,然后直接改后缀. 这样生成的arff文件不能打开. 究其原因是编码的问题,正确处理方法如下: 新建文本,然后用notepad转为UTF-8无DOM格式编码,改后缀便可.

前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘. weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释.关系名.属性名.数据域几大部分,注释用百分号开头%,关系名用@relation申明,属性用@

http://blog.csdn.net/wdsfup/article/details/52302142 http://www.manew.com/blog-166674-12962.html Gentoo LinuxGentoo内核(gentoo-sources)特有的选项 Gentoo Linux supportCONFIG_GENTOO_LINUX 选"Y"后,将会自动选中那些在Gentoo环境中必须开启的内核选项,以避免用户遗漏某些必要的选项,减轻一些用户配置内核的难度.建议选

一.什么是arff格式文件 1.arff是Attribute-Relation File Format缩写,从英文字面也能大概看出什么意思.它是weka数据挖掘开源程序使用的一种文件模式.由于weka是个很出色的数据挖掘开源项目,所以使用的比较广,这也无形中推广了它的数据存储格式. 2.下面是weka自带的一个arff文件例子(weather.arff) @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribut

前一阵子写过一个arff的随笔,但是写完后发现有些啰嗦.其实如果使用weka自带的api,生成arff文件将变成一件很简单的事儿. 首先,可以先把特征文件生成csv格式的.csv格式就是每列数据都用逗号分隔的一种格式.(还有不清楚的googling一下就知道了) 一.首先看下特征文件怎么保存成csv格式. 1.首行为特征名,以逗号分隔. 2.除首行外的行都为数据行,每列数据都是首行对应的值.(可以是字符串,数字) 例: 二.通过weka的api把上面的csv转化成arff格式文件 1.weka代

不多说,直接上干货! Weka介绍: Weka是一个用Java编写的数据挖掘工具,能够运行在各种平台上.它不仅提供了可以直接用于数据挖掘的软件,还提供了src代码,使用者可以修改源代码,进行二次开发.但是,由于其使用了Java虚拟机,导致其不适合处理大型数据,运行缓慢.处理超过一定大小数据,还会溢出heap size,使程序崩溃.但作为初学者,很适合通过处理一些小型数据集,以直观地了解各种数据挖掘方法.它还自带一些典型的数据集,可以直接使用.在安装目录下的data子目录中. Weka通常使用AR

这里不多说,直接上干货! 前提博客是 Weka中数据挖掘与机器学习系列之数据格式ARFF和CSV文件格式之间的转换(四) 1.将arff文件批量导入MySQL数据库 我在这里,arff文件以Weka安装目录下data文件夹中的iris.arff文件为例. 这个很简单,直接open file,不多说. 2.将csv文件批量导入MySQL数据库 首选,需要先删除csv文件中第一行对属性名的描述,如下图. 得到 然后,我这里保存到,D:\SoftWare\MySQL Server\MySQL Serv

若数据为 sunny,hot,high,FALSE,nosunny,hot,high,TRUE,noovercast,hot,high,FALSE,yesrainy,mild,high,FALSE,yesrainy,cool,normal,FALSE,yesrainy,cool,normal,TRUE,noovercast,cool,normal,TRUE,yessunny,mild,high,FALSE,nosunny,cool,normal,FALSE,yesrainy,mild,norma

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

一.说明 IG是information gain 的缩写,中文名称是信息增益,是选择特征的一个很有效的方法(特别是在使用svm分类时).这里不做详细介绍,有兴趣的可以googling一下. chi-square 是一个常用特征筛选方法,在种子词扩展那篇文章中,有详细说明,这里不再赘述. 二.weka中的使用方法 1.特征筛选代码 package com.lvxinjian.alg.models.feature; import java.nio.charset.Charset; import ja

一.初始化设置 1 jvm out of memory 解决方案: 在weka SimpleCLI窗口依次输入java -Xmx 1024m 2 修改配置文件,使其支持中文: 配置文件是在Weka安装后的目录下,比如我的是在C:\Program Files\Weka-3-7\RunWeka.ini,打开这个文件,找到fileEncoding=Cp1252这一行,改成fileEncoding=utf-8即可.如下: # The file encoding; use "utf-8" ins

一.说明 IG是information gain 的缩写,中文名称是信息增益,是选择特征的一个很有效的方法(特别是在使用svm分类时).这里不做详细介绍,有兴趣的可以googling一下. chi-square 是一个常用特征筛选方法,在种子词扩展那篇文章中,有详细说明,这里不再赘述. 二.weka中的使用方法 1.特征筛选代码 package com.lvxinjian.alg.models.feature; import java.nio.charset.Charset; import ja

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

因为有个需求,需要处理文件夹内所有txt文件,将txt里面的数据筛选,重新存储. 虽然手工可以做,但想到了python一直主张的是自动化测试,就想试着写一个自动化处理数据的程序. 一.分析数据格式 需要处理的数据是txt格式存储的.下图中一行中的数据依次是,帧.时间.编号.特征点编号.特征点名字.特征点世界坐标x,y,z,特征点屏幕坐标x,y,一共32个特征点,最后6个数据是头部姿态的位置x,y,z和偏转角度x,y,z.一行共计233个字段. 需要完成的工作是,把特征点的编号,世界坐标,屏幕坐标

参考 http://bbs.middleware123.com/thread-24052-1-1.html  使用Weka进行数据挖掘 http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320104311521703 Weka开发 简介 WEKA是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件,WEKA是怀卡托智能分析系统(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的缩写.WEKA限制在GNU通

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介 什么是 数据挖掘?您会不时地问自己这个问题,因为这个主题越来越得到技术界的关注.您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点,您不禁疑惑,“它们要所有这些信息干什么?”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一.现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘,并且

1.简介 数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者. Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环

(转) http://baidutech.blog.51cto.com/4114344/1033714/ 1.简介 数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者. Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Env

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于

weka中的过滤器主要用于数据预处理阶段对数据集的各种操作. 今天简单地使用一下过滤器: 首先打开一个自带数据集weather.numeric.arff,这是一个关于通过天气条件,气温以及风力等因素来判断是否要play.可以看到: 看一下数据的大致情况: 红色代表no,蓝色代表yes. 问题一:假设我现在要添加一列新的属性叫“心情”,分类三类:好(good),不好(bad),一般(normal).该怎么做? 方法: 1.AddUserFields过滤器:选择该过滤器: new一个: apply之