文件名称:基于Weka的数据分类分析实验报告.docx
文件大小:385KB
文件格式:DOCX
更新时间:2022-12-23 22:13:05
文档资料
基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告 基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第1页。 1 实验目的 使用数据挖掘中的分类算法,对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法,比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2 实验环境 2.1 Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写,该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的,并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台,是一款免费的,非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面,可结合预处理以及后处理方法,将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集,并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1 Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法:回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节,Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式,第一种是以ARFF格式为代表的文件;另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种:第一种是将学习方案应用于某个数据集,然后分析其输出,从而更多地了解这些数据;第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测;第三种是使用多种学习器,然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方法,大部分学习方案都带有可调节的参数,用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数,然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 2.2 数据和数据集 根据应用的不同,数据挖掘的对象可以是各种各样的数据,这些数据可以是各种形式的存储,如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页,等等。即可以集中存储在数据存储库中,也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在,Weka支持读取数据库表和多种格基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第2页。式的数据文件,其中,使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第2页。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式,Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-Relation File Format(属性-关系文件格式)。该文件是ASCII文本文件,描述共享一组属性结构的实例列表,由独立且无序的实例组成,是Weka表示数据集的标准方法,AREF不涉及实例之间的关系。 3 数据预处理 本实验采用Weka 平台,数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Iris 是鸢尾花的意思,鸢尾花是鸢尾属植物,是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣,其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼,只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣,以致常常以假乱真,令人难以辨认。 由于本次使用平台自带的ARFF格式数据,所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 图2 AREF格式数据集(iris.arff) 鸢尾花的数据集包括三个类别:Iris Setosa(山鸢尾)、Iris Versicolour(变色鸢尾)和Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾),每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性:sepal length(花萼长)、sepal width(花萼宽)、petal length(花瓣长)、petal width(花瓣宽)、class(类别)。最后一个属性一般作为类别属性,其余属性都是数值,单位为cm(厘米)。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的,因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第3页。据集中存在大量的与实验无关的属性,则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告全文共8页,当前为第3页。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 4 实验过程及结果 应用iris.arff数据集,分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价,分别在训练数据上训练分类模型,找出各个模型最优的参数值,并对三个模型进行全面评价比较,