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.

weka中实现了很多机器学习算法,不管实验室研究或者公司研发,都会或多或少的要使用weka,我的理解是weka是在本地的SparkML,SparkML是分布式的大数据处理机器学习算法,数据量不是很大的时候,使用weka可以模拟出很好的效果,决定使用哪个模型,然后再继续后续的数据挖掘工作. 下面总结一个eclipse中调用weka的Classifier分类器代码的Demo,通过这个实例,可以进一步跟踪分类算法的原理,查看weka源码,下一节中,介绍最简单的IB1(1NN)算法源码的具体分析. 以下

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

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

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

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

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@

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

1. 为什么要使用mulan 我用mulan来做多标签数据的分类,但是mulan的输入数据由两个文件控制,一个是data.arff文件,这个文件列出的所有的属性以及这些属性值的类型和他们对应的值.label.xml文件列出了所有属性中属于标签的那部分属性,根据这个文件可以确定哪些属性是特征,哪些属性是标签.一个简单的例子如下: data.arff @relation yeast @attribute feature1 numeric @attribute feature2 numeric @at

http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7589306 WEKA使用教程(经典教程转载) 标签: lift算法csv数据挖掘class任务 2012-05-22 01:16 80161人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 数据挖掘(25)  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 Environme

目录: 1. 简介 2.界面初识 3.数据格式 4.数据准备 5.关联规则 6.分类与回归 7.聚类分析 8.Weka相关资料 9.Weka二次开发 10.Weka源代码导入 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.是一款免费的,非商业化(与之

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述.  Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求 下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289

链接:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html 一简介: WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),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,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. >术语:WEKA所处理的数据集是一个二维的表格,表格里的一个横行称作一个实例(Instance),相

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, 

Weka简介 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 minining)软件. Weka数据格式 WEKA存储数据的格式是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件,这是一种ASCII文本文件.

开始研究WEKA,一个开源java的数据挖掘工具. HS沉寂这么多天,谁知道偏偏在我申请离职的时候给我安排了个任务,哎,无语. 于是,今天看了一天的Weka. 主要是看了HS提供的三个文章(E文,在google的帮助下看完的): http://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-weka1/index.html http://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-weka2/

RWeka (http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html) : 1) 数据输入和输出 WOW():查看Weka函数的参数. Weka_control():设置Weka函数的参数. read.arff():读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据. write.arff:将数据写入Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的文件.

1) 数据输入和输出WOW():查看Weka函数的参数.Weka_control():设置Weka函数的参数.read.arff():读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据.write.arff:将数据写入Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的文件. 2) 数据预处理Normalize():无监督的标准化连续性数据.Discretize():用MDL(Minimum Descriptio

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