0、weka学习与使用

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,  非常害羞，好奇心很强，但不会飞  。  

      Weka是用Java写成的，它可以运行于几乎所有的操作平台,包括Linux，Windows等操作系统。 

         Weka平台提供一个统一界面，汇集了当今最经典的机器学习算法及数据预处理工具。做为知识获取的完整系统,

包括了数据输入、预处理、知识获取、模式评估等环节，以及对数据及学习结果的可视化操作。并且可以通过对不同

的学习方法所得出的结果进行比较，找出解决当前问题的最佳算法。

Weka提供了许多用于数据可视化及预处理的工具（也称作过滤器），包括种类繁多的用于数据集转换的工具等。所有机器学习算法对输入数据都要求其采用ARFF格式。   Weka作为一个公开的知识过去的工作平台，集合了大量能承担数据（知识）挖掘任务的机器学习算法，包括分类，回归、聚类、关联规则等。

Weka与许多数据分析软件一样，Weka所处理的数据集是一个二维的表格.

下面代码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“weather.arff”文件，在Weka安装目录的“data”子目录下可以找到。

@relation weather

@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}

@attribute temperature numeric

@attribute humidity numeric

@attribute windy {TRUE, FALSE}

@attribute play {yes, no}

@data

sunny,85,85,FALSE,no

sunny,80,90,TRUE,no

overcast,83,86,FALSE,yes

rainy,70,96,FALSE,yes

rainy,68,80,FALSE,yes

rainy,65,70,TRUE,no

overcast,64,65,TRUE,yes

sunny,72,95,FALSE,no

sunny,69,70,FALSE,yes

rainy,75,80,FALSE,yes

sunny,75,70,TRUE,yes

overcast,72,90,TRUE,yes

overcast,81,75,FALSE,yes

rainy,71,91,TRUE,no

Weka中的属性介绍：

数据集中的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型。  

Weka支持的有四种，分别是

        numeric-------------------------数值型

        nominal-specification-----------分类（nominal）型  

        string----------------------------字符串型

       date[]--------日期和时间型

数值属性：是整数或者实数，但Weka把它们都当作实数看待。

字符串属性：可以包含任意的文本。这种类型的属性在文本挖掘中非常有用。如：@ATTRIBUTE LC string 

分类属性：由列出所有可能的类别名称并放在花括号中，如：

@attribute outlook {sunny, overcast, rainy} 。每个实例对应的“outlook”值必是这三者之一。

日期和时间属性：统一用“date”类型表示，它的格式是：@attribute date [] 其中是这个属性的名称，是一个字符

串，来规定该怎样解析和显示日期或时间的格式，  

默认的字符串是ISO-8601所给的日期时间组合格式“yyyy-mm-dd hh:mm:ss”。 

数据信息部分表达日期的字符串必须符合声明中规定的格式要求。

“Exploer”界面：

我们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。

区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。这一节用到的只有“Preprocess”，其他面板的功能将在以后介绍。

区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们在这里把"bank-data.csv"另存为"bank-data.arff"。

在区域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。

区域4展示了数据集的一些基本情况。

区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并“Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的“Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速勾选的。

在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个属性的摘要。注意对于数值属性和分类属性，摘要的方式是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。

区域7是区域5中选中属性的直方图。若数据集的最后一个属性（我们说过这是分类或回归任务的默认目标变量）是分类变量（这里的“pep”正好是），直方图中的每个长方形就会按照该变量的比例分成不同颜色的段。要想换个分段的依据，在区域7上方的下拉框中选个不同的分类属性就可以了。下拉框里选上“No Class”或者一个数值属性会变成黑白的直方图。

区域8是状态栏，可以查看Log以判断是否有错。右边的weka鸟在动的话说明WEKA正在执行挖掘任务。右键点击状态栏还可以执行JAVA内存的垃圾回收。

接下来在简单的看看窗口的其他几个标签菜单

Explorer: building “classifiers”：

nClassifiersin WEKA are models for predicting nominal or numeric quantities

nImplementedlearning schemes include:

uDecision trees and lists,instance-based classifiers, support vector machines, multi-layer perceptrons,logistic regression, Bayes’ nets, …

n“Meta”-classifiersinclude:

Bagging,boosting, stacking, error-correcting output codes, locally weighted learning

Explorer: clustering data：

nWEKAcontains “clusterers”for finding groups of similar instances in a dataset

nImplementedschemes are:

uk-Means,EM, Cobweb, X-means,FarthestFirst

nClusterscan be visualized and compared to “true” clusters (if given)

nEvaluationbased on loglikelihood ifclustering scheme produces a probability distribution

Explorer: finding associations：

WEKAcontains an implementation of the Apriorialgorithm for learning association rules

uWorks only with discrete data

Canidentify statistical dependencies between groups of attributes:

umilk, butter Þ bread, eggs (with confidence 0.9and support 2000)

Apriorican compute all rules that have a given minimum support and exceed a givenconfidence

 

Explorer: attribute selection：

Panelthat can be used to investigate which (subsets of) attributes are the mostpredictive ones

Attributeselection methods contain two parts:

A search method: best-first,forward selection, random, exhaustive, genetic algorithm, ranking

An evaluation method:correlation-based, wrapper, information gain, chi-squared, …

Veryflexible: WEKA allows (almost) arbitrary combinations of these two

Explorer: data visualization：

Visualizationvery useful in practice: e.g. helps to determine difficulty of the learningproblem

WEKAcan visualize single attributes (1-d) and pairs of attributes (2-d)

To do: rotating 3-dvisualizations (Xgobi-style)

Color-codedclass values

“Jitter”option to deal with nominal attributes (and to detect “hidden” data points)

“Zoom-in”function

 

 

 

Performing experiments：

Experimentermakes it easy to compare the performance of different learning schemes

Forclassification and regression problems

Resultscan be written into file or database

Evaluationoptions: cross-validation, learning curve, hold-out

Canalso iterate over different parameter settings

Significance-testingbuilt in!

 

 

The Knowledge Flow GUI：

Newgraphical user interface for WEKA

Java-Beans-basedinterface for setting up and running machine learning experiments

Datasources, classifiers, etc. are beans and can be connected graphically

Data“flows” through components: e.g.,

  “data source” -> “filter” ->“classifier” -> “evaluator”

Layoutscan be saved and loaded again later