转载自:https://blog.csdn.net/u011067360/article/details/20844443 数据挖掘开源软件:WEKA基础教程 本文档部分来自于网络,随着自己的深入学习,讲不断的修订和完善. 第一节   Weka简介: Weka是由新西兰怀卡托大学开发的智能分析系统(Waikato Environment for Knowledge Analysis)  .在怀卡托大学 以外的地方,Weka通常按谐音念成Mecca,是一种现今仅存活于新西兰岛的,健壮的棕色鸟, 

第一次接触weka这个东西,貌似是数据挖掘用的比较多.接下来一个月里,希望能够对weka有更深一步的了解,并用博客记录下学习weka用法.原理.数据预处理的过程,与君分享,期待!

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

原来这个实验已经做了的.也出现了些问题,但是上网找到了解决方法,那个时候是完成数据挖掘的课程论文,用WEKA运行LIBSVM,也没有很深入,简单跑出结果就算了. 这次想着研讨会就讲这个,想着深入进去,顺便看下用Java实现下算法,看下有没有可以深入的点,发篇中文核心. 但是上次是在实验室另一台机子上配置好的,换了个机子后,简单地装了下weka,没有把wlsvm.jar和libsvm.jar放到weka安装目录下,出现了libSVM classes not in CLASSPATH. 然后才想起原

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

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

(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

相关准备: Weka.mysql已安装 MYSQL Driver for JDBC 1.进入weka的安装目录 1)新建文件夹lib和文件夹weka,然后将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar复制到lib文件夹中 2)“我的电脑”属性,设置环境变量 新建变量WEKA_HOME=weka的安装目录,如(D:\Prgrams\weka-3.6) 在CLASSPATH变量中添加“;%WEKA_HOME%\lib\mysql-connector-java-5.1.24-

第一步:新建一个java工程,new->javaproject,假设工程名为wekatest 第二步:导入weka.jar 第三步:src关联 导入后有许多的.class文件,直接双击打开是看不到代码的,需要到weka文件夹中把一个叫做weka-src.jar压缩包解压    左图是导入后看到的.class文件 左图是按住Ctrl键点击任一个.class文件会弹出这个窗口,点击attached source键把weka-src.jar文件路径输入进去,点ok. ok之后再尝试Ctrl+点击.cl

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

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@

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

Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类.聚类.关联规则等,而忽视待挖掘数据的质量,但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果,否则只有"Garbage in garbage out"了.保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理(Data Pre-Processing),在实际操作中,数据准备阶段往往能占用整个挖掘过程6~8成的时间.本文就weka工具中的数据预处理方法作一下介绍. Weka 主要支持一种ARFF格式的数据,含有很多数据过滤方法

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

官方网站: Weka 3: Data Mining Software in Java 相关使用方法博客 WEKA使用教程(经典教程转载) (实例数据:bank-data.csv) Weka初步一.二.三.四 使用Weka进行数据挖掘 一个小时速度入门数据挖掘WEKA(一个完整的小例子) 百度文库 WEKA中文详细教程(全) WEKA 3-5-3 Experimenter 指南 数据挖掘工具(weka教程)   基本概念 classify分类     cluster聚类     Associate

WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰. WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法

所用数据文件:data1.txt @RELATION data1 @ATTRIBUTE one REAL @ATTRIBUTE two REAL @DATA 0.184000 0.482000 0.152000 0.540000 0.152000 0.596000 0.178000 0.626000 0.206000 0.598000 0.230000 0.562000 0.224000 0.524000 0.204000 0.540000 0.190000 0.572000 0.216000

前言:注意首先要将weka.jar包加载到相应的路径中去.程序中的数据也是用的weka自带的数据. 扩展:eclipse添加jar包的操作方法: 打开eclipse ,在对应的工程下右击,选择Build Path ->选择Configure Build Path  ->选择Libraries  ->点击Add External JARs  ->然后到你的jar包所在路径选择它.即可. 一.特征选择 package learning; import weka.attributeSel