数据挖掘weka实验报告

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1、数据挖掘-WAKA实验报告数据挖掘-WAKA实验报告22数据挖掘-WAKA实验报告一、WEKA软件简介在我所从事的证券行业中，存在着海量的信息和数据，但是这些数据日常知识发挥了一小部分的作用，其包含了大量的隐性的信息并不为所用，但是却可以为一些公司的决策和对客户的服务提供不小的价值。因此,我们可以通过一些数据采集、数据挖掘来获得潜在的有价值的信息。数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类于回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在的有用

2、的信息。数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。WEKA的出现让我们把数据挖掘无需编程即可轻松搞定。WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目，全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis）。WEKA是由JAVA编写的，它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/WEKA得到，并且限制在GBU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件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

3、算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看WEKA的接口文档。在WEKA中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。安装WEKA也十分简单，首相要下载安装JDK环境，JDK在这个页面可以找到它的下载http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp。点击JDK6之后的Download按钮，转到下载页面。选择Accepct，过一会儿页面会刷新。我们需要的是这个WindowsOfflineInstallation,Mult

4、i-languagejdk-6-windows-i586.exe53.16MB，点击它下载。也可以右键点击它上面的链接，在Flashget等工具中下载。安装它和一般软件没什么区别。不过中间会中断一下提示你安装JRE，一并装上即可。之后就是安装WEKA软件，这个在网上很多地方都有。同样简单地按默认方法安装后即可使用。点击启动运行WEKA软件后，我门发现WEKA存储数据的格式是ARFF22数据挖掘-WAKA实验报告（Attribute-RelationFileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。我们如图1通过软件的Tools菜单进入ArffViewer可以在安装目

5、录下查看软件自带的几个ARFF文件。图1图222数据挖掘-WAKA实验报告如图2，打开文件后选择data自目录下的任意一张表，我们都可以看到如图3所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“contact-lenses.arff”文件。这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中

6、一共有22个实例，5个属性，关系名称为“contact-lenses”。除了ARFF格式，WEKA还支持另外一种常见格式，CSV格式。CSV同样是一种二进制保存的文本格式，我们可以在WEKA中直接打开CSV格式的文件，并保存为ARFF格式。这样就给我提供了把常见的数据格式转换为ARFF格式的方法，如对于Excel文件，我们可以通过把每张表保存为CSV格式，进而保存为ARFF格式，与此同时，我们可以利用filter对数据进行相应的预处理。而对于Matlab格式的数据，我们可以通过命令csvwrite把数据转化成CSV格式的文件，进而转化为ARFF格式文件。对于海量数据，一般

7、保存在数据库中，WEKA同时支持JDBC访问数据库。图322数据挖掘-WAKA实验报告打开WEKA，首先出现一个命令行窗口。原以为要在这个命令行下写java语句呢，不过稍等一秒，WEKAGUIChooser的出现了。这是一个很简单的窗体，提供四个按钮：SimpleCLI、Explorer、Experimenter、KnowledgeFlow。SimpleCLI应该是一个使用命令行的界面，有点像SAS的编辑器；Explorer是则是视窗模式下的数据挖掘工具；Experimenter和KnowledgeFlow的使用有待进一步摸索