《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗方滩呐涮捉虒W(xué)——第1章-認識數(shù)據(jù)挖掘

1、第1章 認識數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘定義機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)查詢專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘過程/作用/技術(shù)/應(yīng)用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件,本章目標,掌握數(shù)據(jù)挖掘的定義了解機器學(xué)習(xí)中的基本方法概念學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)無指導(dǎo)的聚類了解與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的數(shù)據(jù)查詢、專家系統(tǒng)了解數(shù)據(jù)挖掘的過程、作用、技術(shù)、應(yīng)用掌握Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件的使用方法,2024年3月22日星期五,第2頁，共65頁,1.1 數(shù)據(jù)挖掘定義,數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）

2、,技術(shù)角度利用一種或多種計算機學(xué)習(xí)技術(shù)，從數(shù)據(jù)中自動分析并提取信息的處理過程。目的是尋找和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價值的信息、知識、規(guī)律、聯(lián)系和模式。數(shù)據(jù)挖掘與計算機科學(xué)有關(guān)，一般使用機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機分析處理、專家系統(tǒng)和模式識別等多種方法來實現(xiàn)。學(xué)科角度數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、可視化技術(shù)、并行計算等多種技術(shù)。,2024年3月22日星期五,第4頁，共65頁,商業(yè)角度商業(yè)智能信息處理技術(shù)；

3、圍繞商業(yè)目標開展的，對大量商業(yè)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，是一種深層次的商業(yè)數(shù)據(jù)分析方法。,2024年3月22日星期五,第5頁，共65頁,數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）,1.2 機器學(xué)習(xí),1.2.1 概念學(xué)習(xí),通過對大量實例進行訓(xùn)練，從中發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗化規(guī)律的過程。機器學(xué)習(xí)結(jié)果的通常表現(xiàn)形式為概念。機器最擅長的是學(xué)習(xí)概念。概念（Concept）具有某些共同

4、特征的對象、符號或事件的集合。概念可以從三個不同的角度來看待,2024年3月22日星期五,第7頁，共65頁,1.2.1 概念學(xué)習(xí),1、傳統(tǒng)角度（Classical View）所有概念都有明確的定義。2、概率角度（Probabilistic View）對個別樣本實例進行概括性描述，概括性說明構(gòu)成了概率角度中的概念。3、樣本角度（Exemplar View）樣本角度中的概念是將某個概念中的典型實例組成一個集合，使用該集合來描述概

5、念定義。,2024年3月22日星期五,第8頁，共65頁,1.2.2 歸納學(xué)習(xí)（Induction-Based Learning）,基于歸納的學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)方式人類學(xué)習(xí)最重要方式之一人類通過對事物的特定實例的觀察，對所掌握的已有經(jīng)驗材料研究。歸納學(xué)習(xí)從歸納中獲取和探索新知識，并以概念的形式表現(xiàn)出來的學(xué)習(xí)。,2024年3月22日星期五,第9頁，共65頁,1.2.3 有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)（Supervised Learning）,定義通過對

6、大量已知分類或輸出結(jié)果值的實例進行訓(xùn)練，調(diào)整分類模型的結(jié)構(gòu)，達到建立能夠準確分類或預(yù)測未知模型的目的。這種基于歸納的概念學(xué)習(xí)過程被稱為有指導(dǎo)（監(jiān)督）的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)實例（Instance）用于有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練實例（Training Instance）用于訓(xùn)練的實例檢驗實例（Test Instance）分類模型建立完成后，經(jīng)過檢驗實例進行檢驗，判斷模型是否能夠很好地應(yīng)用在未知實例的分類或預(yù)測中。,2024年3月22日星期五

7、,第10頁，共65頁,【例1.1】,給定如表1.1所示的數(shù)據(jù)集T，使用有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)方法建立分類模型，對未知類別的實例進行分類。,表1.1 感冒診斷假想數(shù)據(jù)集,2024年3月22日星期五,第12頁，共65頁,表1.1 感冒診斷假想數(shù)據(jù)集,決策樹（Decision Tree）,倒立樹，非葉子節(jié)點表示在一個屬性上的分類檢查，葉子節(jié)點表示決策判斷的結(jié)果，該結(jié)果選擇了正確分類較多實例的分類。決策樹有很多算法（第2章）,2024年3月22日星期五

8、,第13頁，共65頁,,圖1.1 感冒類型診斷C4.5決策樹,分類未知實例,分類模型建立和檢驗完成后，就可以實際投入使用，即用該模型對未知分類的實例進行分類。,2024年3月22日星期五,第14頁，共65頁,表1.2 未知分類的數(shù)據(jù)實例,產(chǎn)生式規(guī)則,決策樹一般都可以被翻譯為一個產(chǎn)生式規(guī)則集合。產(chǎn)生式規(guī)則的格式為：IF 前提條件 THEN 結(jié)論圖1.1翻譯為4條產(chǎn)生式規(guī)則（1）IF Sore-throat = No THEN

9、Cold-type = Viral（2）IF Sore-throat = Yes & Cooling-effect = Good THEN Cold-type = Viral （3）IF Sore-throat = Yes & Cooling-effect = Not good THEN Cold-type = Bacterial（4）IF Sore-throat = Yes & Cooling-eff

10、ect = Unknown THEN Cold-type = Bacterial,2024年3月22日星期五,第15頁，共65頁,1.2.4 無指導(dǎo)的聚類（Unsupervised Clustering）,無指導(dǎo)（監(jiān)督）聚類一種無指導(dǎo)（無教師）的學(xué)習(xí)；在學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前，無預(yù)先定義好分類的實例，數(shù)據(jù)實例按照某種相似性度量方法，計算實例之間的相似程度，將最為相似的實例聚類在一個組——簇（Cluster）中，再解釋和理解每個簇的含義，從中

11、發(fā)現(xiàn)聚類的意義。,2024年3月22日星期五,第16頁，共65頁,【例1.2】,給定如表1.1所示的數(shù)據(jù)集T，使用無指導(dǎo)聚類方法，對所有實例進行分類，解釋每個簇的含義。,挖掘準備,刪除Cold-type（感冒類型）屬性選擇算法無指導(dǎo)聚類有很多種算法，K-means（K-均值）算法、凝聚聚類方法、概念分層Cobweb算法、EM算法等。K-means算法是一種最為常用和易用的算法。指定初始簇K-means（K-均值）算法在聚類前

12、指定一個初始的簇的個數(shù)，本例指定為2。,2024年3月22日星期五,第18頁，共65頁,聚類結(jié)果,聚類為兩個簇，每個簇有5個實例，分別為Cluster0 = {1,3,4,8,9}Cluster1 = {2,5,6,7,10}每個簇的概念結(jié)構(gòu)可以表示為一個產(chǎn)生式規(guī)則（1）IF Increased -lym = Yes & Cooling-effect =Good THEN Cluster = 0（rule

13、accuracy = 4/4 = 100%，rule coverage = 4/5 = 80%）（2）IF Sore-throat = Yes & Cooling-effect = Not good THEN Cluster = 1（rule accuracy = 4/4 = 100%，rule coverage = 4/5 = 80%）,2024年3月22日星期五,第19頁，共65頁,1.3 數(shù)據(jù)查詢,數(shù)據(jù)查詢（Data

14、 Query）,通過數(shù)據(jù)查詢語言在數(shù)據(jù)中找出所需要的數(shù)據(jù)或信息。什么時候使用數(shù)據(jù)挖掘，什么時候使用數(shù)據(jù)查詢呢？獲取淺知識或多維知識（Multidimensional Knowledge）獲取數(shù)據(jù)中潛在的、隱藏的信息或知識——隱含知識（Hidden Knowledge）,2024年3月22日星期五,第21頁，共65頁,1.4 專家系統(tǒng),專家系統(tǒng)（Expert System）,一種具有“智能”的計算機軟件系統(tǒng)。能夠模擬某個領(lǐng)域的人類

15、專家的決策過程，解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。一般包含以規(guī)則形式表示的領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗，系統(tǒng)就是利用這些知識和方法進行推理和判斷，從而解決該領(lǐng)域中實際問題。專家（Expert）有能力解決領(lǐng)域中復(fù)雜問題的人通常被稱為該領(lǐng)域中的專家（Expert）,2024年3月22日星期五,第23頁，共65頁,專家系統(tǒng)方法 與 數(shù)據(jù)挖掘方法,2024年3月22日星期五,第24頁，共65頁,,圖1.2　專家系統(tǒng)方法vs 數(shù)據(jù)挖掘方法,1.5

16、 數(shù)據(jù)挖掘的過程,KDD過程,數(shù)據(jù)挖掘是KDD過程中的一個階段（第3章）一次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灧譃?個步驟（1）準備數(shù)據(jù)，包括準備訓(xùn)練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)（2）選擇一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或算法，將數(shù)據(jù)提交給數(shù)據(jù)挖掘軟件（3）解釋和評估結(jié)果（4）模型應(yīng)用,2024年3月22日星期五,第26頁，共65頁,,圖1.3 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炦^程示意圖,1.5.1 準備數(shù)據(jù),是整個數(shù)據(jù)挖掘過程中較為重要和費時費力的階段。在明確數(shù)據(jù)挖掘目標后，可以通過從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)

17、庫、數(shù)據(jù)倉庫和平面文件三種途徑收集和抽取數(shù)據(jù)。1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫操作型數(shù)據(jù)庫（Operational Database），它是面向日常事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫，通常結(jié)構(gòu)為關(guān)系模型。數(shù)據(jù)庫中包含若干個規(guī)范化了的二維關(guān)系表。2、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是面向決策支持而不是日常事務(wù)處理而設(shè)計的。3、平面文件一些數(shù)據(jù)量較小的數(shù)據(jù)集可以存儲在如Excel電子表格、.csv、.arff等平面文件中。,2024年3月22日星期

18、五,第27頁，共65頁,1.5.2 挖掘數(shù)據(jù),選擇一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或算法，將數(shù)據(jù)提交給數(shù)據(jù)挖掘工具，應(yīng)用該算法建立模型。選擇數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或算法需要考慮（1）判斷學(xué)習(xí)是有指導(dǎo)的還是無指導(dǎo)的。（2）數(shù)據(jù)集中的哪些實例和屬性提交給數(shù)據(jù)挖掘工具；哪些數(shù)據(jù)實例作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；哪些數(shù)據(jù)實例作為檢驗數(shù)據(jù)。（3）如何設(shè)置數(shù)據(jù)挖掘算法的參數(shù)。,2024年3月22日星期五,第28頁，共65頁,1.5.3 解釋和評估結(jié)果,對數(shù)據(jù)挖掘的輸出進行檢查，評估

19、其是否達到挖掘目標，確定所發(fā)現(xiàn)的信息或知識是有價值的。數(shù)據(jù)挖掘的評估工具有多種（第5章）如果結(jié)果不理想，可以（1）（2）進行重復(fù)實驗，直到得到滿意結(jié)果為止。（1）使用或選擇新的數(shù)據(jù)實例或?qū)傩裕?）選擇新的數(shù)據(jù)挖掘算法或參數(shù)一個數(shù)據(jù)挖掘過程是個迭代的過程。,2024年3月22日星期五,第29頁，共65頁,1.5.4 模型應(yīng)用,數(shù)據(jù)挖掘的終極目標?？梢詰?yīng)用分類模型解決如例1.1中的疾病診斷問題；可以應(yīng)用聚類模型解決對顧客的

20、分類，找出不同類中顧客的行為特征，從而為諸如促銷活動等提供決策支持；可以通過應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析模型，找出顧客購買的商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對于貨架擺放、商品促銷等提供決策支持。,2024年3月22日星期五,第30頁，共65頁,1.6 數(shù)據(jù)挖掘的作用,數(shù)據(jù)挖掘的作用,兩大類建立有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)模型和無指導(dǎo)聚類模型。因變量（Dependent Variables）有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)模型中的輸出屬性的值依賴于輸入屬性的取值，所以輸出屬性又被稱為因變量自

21、變量（Independent Variables）相對的，輸入屬性被稱為自變量,2024年3月22日星期五,第32頁，共65頁,數(shù)據(jù)挖掘的作用,2024年3月22日星期五,第33頁，共65頁,,圖1.4數(shù)據(jù)挖掘的作用,1.7 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（Data Mining Technique）,對一組數(shù)據(jù)應(yīng)用一種數(shù)據(jù)挖掘方法。一般由一個數(shù)據(jù)挖掘算法和一個相關(guān)的知識結(jié)構(gòu)，如樹結(jié)構(gòu)或規(guī)則來定義的。,2024年3月22日星期五,第35

22、頁，共65頁,1.7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）,一種具有統(tǒng)計特性的數(shù)學(xué)模型。創(chuàng)建思想源于人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能和運行過程。試圖模擬人腦功能來完成學(xué)習(xí)。已經(jīng)成功地應(yīng)用于多個領(lǐng)域的問題中，是非常流行的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?？梢越⒂兄笇?dǎo)學(xué)習(xí)模型和無指導(dǎo)聚類模型。輸入屬性必須是數(shù)值的，輸出屬性可以是數(shù)值的也可以是分類的。,2024年3月22日星期五,第36頁，共65頁,前饋（Feed-Forward）神經(jīng)網(wǎng),常用的有指

23、導(dǎo)的學(xué)習(xí)模型。全連接每一層的每個節(jié)點都與其下一層的所有節(jié)點相連接，而同層節(jié)點之間不相連。每個網(wǎng)絡(luò)連接上都具有權(quán)重值，如w1j、w2j、w3j。,2024年3月22日星期五,第37頁，共65頁,圖1.5 三層全連接前饋神經(jīng)網(wǎng),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的兩個階段,第一個階段——學(xué)習(xí)訓(xùn)練階段將每個實例的輸入屬性值提交給輸入層節(jié)點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用輸入值和網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重值來計算每個實例的輸出。將每個實例的輸出和希望的網(wǎng)絡(luò)輸出進行比較，希望值和計算輸

24、出值之間的誤差通過修改連接權(quán)值傳回網(wǎng)絡(luò)。當達到一定的迭代次數(shù)后或當網(wǎng)絡(luò)收斂到一個預(yù)定的最低錯誤率時，訓(xùn)練終止。第二個階段——檢驗階段固定網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，將模型用于計算新實例的輸出值。,2024年3月22日星期五,第38頁，共65頁,1.7.2 回歸分析（Regression Analysis）,一種統(tǒng)計分析方法。可以用來確定兩個或兩個以上變量之間的定量的依賴關(guān)系，并建立一個數(shù)學(xué)方程作為數(shù)學(xué)模型，來概化一組數(shù)值數(shù)據(jù)，進而進行數(shù)值數(shù)據(jù)的估值

25、和預(yù)測。應(yīng)用非常廣泛。,2024年3月22日星期五,第39頁，共65頁,辦公樓數(shù)據(jù)集,2024年3月22日星期五,第40頁，共65頁,表1.3 辦公樓數(shù)據(jù)集,回歸模型,2024年3月22日星期五,第41頁，共65頁,y = 27.64×2500 + 12 529.77×3 + 2553.21×2?234.24×25 + 52 317.83 = 158 257.56,使用回歸方程預(yù)估辦公樓的價值。

26、設(shè)有一座未知價值的辦公樓，面積為 2500、3個辦公室、2 個入口，已使用 25 年，則其估計價值計算所得，為158 257.56。,1.7.3 關(guān)聯(lián)分析,一種關(guān)聯(lián)規(guī)則（Association Rule）挖掘技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中屬性之間的有價值的聯(lián)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以有多個輸出屬性，一個規(guī)則的輸出屬性可以在另一規(guī)則中作為輸入屬性。關(guān)聯(lián)分析用來發(fā)現(xiàn)潛在的令人感興趣的商品購買組合，是購物籃分析的常用技術(shù)。關(guān)聯(lián)分析有多種算法，其中最著名的

27、為Agrawal等人于1993年提出的Apriori關(guān)聯(lián)分析算法。Apriori算法不支持數(shù)值型數(shù)據(jù)，在使用該算法之前，需要進行必要的數(shù)據(jù)變換。,2024年3月22日星期五,第42頁，共65頁,【例1.3】,應(yīng)用Apriori算法，對表1.1中的數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)分析，找出感冒癥狀之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。,關(guān)聯(lián)規(guī)則,生成三條關(guān)聯(lián)規(guī)則（1）IF Leukocytosis = Yes THEN Fever = Yes（rule accuracy

28、= 5/5 = 100%，rule coverage = 5/8 = 62.5%）（2）IF Increased-lym = No THEN Sore-throat=Yes（rule accuracy = 4/4 = 100%，rule coverage = 4/7 = 57.1%）（3） IF Cooling-effect = Good THEN Fever = Yes（rule accuracy = 4/4 = 100%，r

29、ule coverage = 4/8 = 50%）,2024年3月22日星期五,第44頁，共65頁,1.7.4 聚類技術(shù),基于劃分的聚類方法（K-means算法）基于分層的聚類方法基于模型的聚類方法。。。,2024年3月22日星期五,第45頁，共65頁,1.8 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用,1.8.1應(yīng)用領(lǐng)域,2024年3月22日星期五,第47頁，共65頁,圖1.6 www.kdnuggets.com網(wǎng)站公布的2012年數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域,1

30、.8.2 成功案例,除了最著名的沃爾瑪?shù)哪虿己推【浦?，還有（1）Empire Blue Cross公司利用DWT，甄別出虛假開立醫(yī)療憑據(jù)的醫(yī)生，節(jié)省濫賠支出。（2）金融犯罪強制網(wǎng)絡(luò)AI系統(tǒng)（FAIS）使用DWT ，識別大型現(xiàn)金交易中可能存在的洗錢行為。（3）加拿大西門菲沙大學(xué)（Simon Fraser）的KDD研究組根據(jù)其擁有的十幾年的客戶數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘分析，提出了新的電話收費和管理辦法，制定出公司和客戶都受益的優(yōu)惠政策。

31、（4）美國梅隆（Mellon）銀行使用Intelligent Agent數(shù)據(jù)挖掘工具提高銷售和定價金融產(chǎn)品的準確率。（5）美國西部通信（US West Communications）根據(jù)家庭大小、家庭成員平均年齡和所在地特征，使用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫來確定客戶的傾向和需要，從而幫助簽約新客戶和增加與新客戶的交易額。（6）使用貝葉斯分類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，薩莎（Sacha）等人成功地通過心肌SPECT圖像對心肌灌注進行分類，診斷患者是否患有冠

32、心病。（7）20世紀Fox公司利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析票房收入來確定在各個市場環(huán)境中更容易被接受的演員和故事情節(jié)。（8）科學(xué)界普遍認為存在兩種γ射線爆。慕克吉（Mukherjee）等人使用統(tǒng)計聚類分析法發(fā)現(xiàn)了第三類γ射線爆。（9）NBA球隊使用IBM公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用軟件Advanced Scout系統(tǒng)來優(yōu)化他們的戰(zhàn)術(shù)組合。（10）全球十大視頻網(wǎng)站 之一Netflix公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)，成功營銷熱播劇——《紙牌屋

33、》。,2024年3月22日星期五,第48頁，共65頁,1.9 Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件,1.9.1 Weka簡介,Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis，懷卡托智能分析環(huán)境）誕生于 University of Waikato（新西蘭懷卡托大學(xué)）?；贘ava 的免費開源軟件。集成了有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的機器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計技術(shù)，具有數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、屬性選擇和交互式可視化等

34、功能。操作簡單、易學(xué)易用，作為入門軟件完成簡單挖掘工作。若未安裝 JRE，需下載包含 JRE 的 Weka 版本（Weka 3.6.10）,2024年3月22日星期五,第50頁，共65頁,1. Weka的特點,Weka軟件特點,（1）跨平臺；（2）支持結(jié)構(gòu)化文本文件、數(shù)據(jù)挖掘格式文件和數(shù)據(jù)庫接口；（3）可處理連續(xù)型數(shù)值數(shù)據(jù)和離散型（字符型和日期型）數(shù)據(jù)；（4）具有缺失數(shù)據(jù)處理、噪聲處理、標準化、數(shù)據(jù)離散化、屬性構(gòu)造、轉(zhuǎn)換變量、

35、拆分數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)平滑等數(shù)據(jù)預(yù)處理功能；（5）具有分類、聚類、關(guān)聯(lián)和可視化等數(shù)據(jù)挖掘功能；（6）提供算法組合、用戶自定義算法嵌入、算法參數(shù)設(shè)置功能；（7）能夠生成基本報告、測試報告、輸出格式，實現(xiàn)模型解釋、模型比較、數(shù)據(jù)評分功能；（8）具有數(shù)據(jù)、挖掘過程及挖掘結(jié)果可視化功能。,2024年3月22日星期五,第52頁，共65頁,2. Weka的文件格式,ARFF文件,Weka默認使用ARFF（Attribute-Relation Fil

36、e Format）。一種ASCII文本文件格式，由兩部分組成第一部分為頭信息（Head Information），包括對關(guān)系的聲明和對屬性的聲明；第二部分為數(shù)據(jù)信息（Data Information），即數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)實例（Instance）。,2024年3月22日星期五,第54頁，共65頁,圖1.7 表1.1感冒類型診斷數(shù)據(jù)集的arff文件格式,3. Weka的功能,4 種界面（GUI）,（1）Explorer：數(shù)據(jù)挖掘用戶最

37、常用的界面。有6個選項卡（6種功能）Preprocess （預(yù)處理）Classify（分類）Cluster（聚類）Associate（關(guān)聯(lián)分析）Select attributes（屬性選擇）Visualize（可視化）（2）Experimenter（3）Knowledge Flow（4）Simple CLI,2024年3月22日星期五,第56頁，共65頁,實戰(zhàn),1.9.2 使用Weka建立決策樹模型1.9.3 使用

38、Weka進行聚類1.9.4 使用Weka進行關(guān)聯(lián)分析,2024年3月22日星期五,第57頁，共65頁,【例1.4】,使用Weka為表1.1感冒類型診斷數(shù)據(jù)集建立決策樹模型，并對表1.2中的未知類別的實例進行分類。,實驗步驟,1、準備數(shù)據(jù)2、加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)3、建立分類模型4、分類未知實例,2024年3月22日星期五,第59頁，共65頁,圖1.13 感冒類型診斷決策樹,圖1.14 表1.2中兩個未知實例的分類結(jié)果,【例1.5】,

39、使用Weka對表1.1感冒類型診斷數(shù)據(jù)集進行聚類，解釋和評估聚類結(jié)果。,實驗步驟,1、準備數(shù)據(jù)2、加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)3、聚類4、解釋和評估聚類結(jié)果,2024年3月22日星期五,第61頁，共65頁,圖1.17 感冒類型診斷聚類結(jié)果,【例1.6】,使用Weka分析表1.1感冒類型診斷數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。,實驗步驟,1、準備數(shù)據(jù)2、加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)3、關(guān)聯(lián)分析4、解釋和評估結(jié)果,2024年3月22日星期五,第63頁，共65頁,圖