weka kdd案例 crisp-dm

数据挖掘的标准流程-CRISP-DM

1.起源 CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即为"跨行业数据挖掘过程标准".此KDD(knowledge discovery in database,KDD, 数据库知识发现)过程模型于1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的发展,CRISP-DM 模型在各种KDD过程模型中占据领先位置,采用量达到近60%.(数据引自Cios and Kurgan于2005年合著的论文trends in data

利用DM工具Weka进行数据挖掘（分类）的完整过程

利用DM工具Weka进行数据挖掘(分类)的完整过程:

ML 与 DM 工具 Weka 的使用

1.关于Weka 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(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data mining)软件.它和它的源代码可在其官方网站下载.有趣的是,该软件的缩写WEKA也是新西兰独有的一种鸟名,而Weka的主要开发者同时恰好来自新西兰的the Univ

初试weka数据挖掘

初试weka数据挖掘 Posted on 2013-09-07 13:26 DM张朋飞阅读(321) 评论(7) 编辑收藏偶然间在网上看到了一篇关于weka好的博文,就记录了下来…… weka下载地址为http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html 读者有时候看到两个图片并列,其中一个是原文的,另一个是我实验时打开的. 一.引入数据挖掘.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

【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

使用Weka进行数据挖掘

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

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

Weka使用介绍

(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