大数据挖掘实验报告材料-实验1-Weka基础操作
weka实验报告
weka实验报告
Weka实验报告
Weka是一款流行的数据挖掘工具，它提供了丰富的机器学习算法和数据预处
理工具，使得数据分析和模型建立变得更加简单和高效。
在本次实验中，我们
将使用Weka工具进行数据分析和模型建立，以探索其在实际应用中的效果和
性能。
实验数据集选取了UCI机器学习库中的经典数据集“鸢尾花数据集”，该数据集
包含了150个样本，每个样本包括了4个特征和一个类别标签。
我们首先使用Weka进行数据预处理，包括缺失值处理、特征选择和数据变换等步骤，以保
证数据的质量和可用性。
接着，我们选择了几种常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机和K近
邻等，使用Weka进行模型建立和性能评估。
通过交叉验证和ROC曲线等方法，我们评估了不同算法在该数据集上的分类性能，并比较它们的准确度、召回率
和F1值等指标，以找出最适合该数据集的模型。
实验结果显示，Weka工具在数据预处理和模型建立方面表现出色，能够快速
高效地完成数据分析任务。
在鸢尾花数据集上，我们发现决策树算法和支持向
量机算法表现较好，能够达到较高的分类准确度和稳定性，而K近邻算法的性
能相对较差。
总的来说，Weka作为一款优秀的数据挖掘工具，具有丰富的功能和易用的界面，能够帮助用户快速建立和评估机器学习模型。
通过本次实验，我们对
Weka的性能和效果有了更深入的了解，相信它将在未来的数据分析工作中发
挥重要作用。
weka 数据挖掘实验报告
weka 数据挖掘实验报告Weka 数据挖掘实验报告引言数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关系和规律的技术。
Weka 是一款流行的开源数据挖掘软件，它提供了丰富的算法和工具，可以帮助用户进行数据挖掘分析。
本实验旨在使用Weka软件对一个真实数据集进行挖掘分析，并得出相关结论。
实验设计本次实验选择了一个关于房价预测的数据集，其中包含了房屋的各种属性（如面积、地理位置、建筑年代等）以及其对应的销售价格。
我们将使用Weka软件中的不同算法来对这个数据集进行挖掘分析，比较它们的效果和性能。
实验步骤1. 数据预处理：首先，我们对数据集进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、标准化数据等操作，以确保数据的质量和一致性。
2. 特征选择：接着，我们使用Weka中的特征选择算法来确定哪些属性对于房价预测是最重要的，从而减少模型的复杂度和提高预测准确性。
3. 模型建立：然后，我们尝试了不同的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）来建立房价预测模型，并使用交叉验证等方法来评估模型的性能。
4. 结果分析：最后，我们对比了不同算法的预测效果和性能指标，得出了相关结论并提出了改进建议。
实验结果经过实验分析，我们发现决策树算法在这个数据集上表现较好，其预测准确性和泛化能力都较高。
而支持向量机和神经网络算法虽然在训练集上表现良好，但在测试集上的表现并不理想。
此外，特征选择对于模型的性能和复杂度也有着重要的影响。
结论与展望本实验通过Weka软件对房价预测数据集进行了挖掘分析，得出了不同算法的性能比较和结论。
未来，我们将进一步探索更多的数据挖掘技术和算法，以提高模型的预测准确性和实用性。
总结Weka 数据挖掘实验报告通过对房价预测数据集的挖掘分析，展示了Weka软件在数据挖掘领域的应用和优势。
通过本次实验，我们不仅对数据挖掘的流程和方法有了更深入的理解，也为未来的数据挖掘工作提供了一定的参考和借鉴。
数据挖掘WEKA实验报告2
数据挖掘-WEKA
实验报告二
姓名及学号：杨珍20131198
班级：卓越计科1301
指导老师：吴珏老师
一、实验内容
1、分类算法：（掌握weka中分类算法的使用）
1）掌握决策树分类算法（C4.5，CART算法）
2）打开数据集weahter.nominal.arrf，使用C4.5分类器（C4.5算法在Weka 中是作为一个分类器来实现的，名称为J48）构建决策树。
3）对结果进行分析。
4）使用贝叶斯网络编辑器编辑贝叶斯网络。
（选做）
二、实验步骤
(1)打开数据集weahter.nominal.arrf
(2)采用J48构建决策树
J48的结果
J48的在窗口的可视化：
J48的决策树可视化结果：
(3)采用FilterClassifier构建决策树
FilterClassifier的数据结果
(4)使用贝叶斯
贝叶斯的可视化结果：
思考与分析
使用FilterClassifier和J48，并采用有监督的二元离散化，与只使用J48处理原始数据的结果想比较。
为何从离散化后的数据构建决策树，比直接从原始数据构建决策树，有更好的预测效果？
(1)算法需要，例如决策树，NativeBayes等算法本身不能直接使用连续型变量，连续型数据只有经过离散化处理后才能进入算法引擎。
(2)离散化可以有效地克服数据中隐藏的缺陷，是模型更加稳定。
(3)有利于对非线性数据关系进行诊断和描述：对连续型数据进行离散化后，自变量和目标变量之间的关系变得清晰化。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本次实验的目的是使用WEKA软件对一个数据集进行数据挖掘，并通过数据挖掘的方法来预测数据集中其中一特定变量的值。
二、实验流程1. 数据集的导入：首先，我们将数据集导入WEKA软件中。
在WEKA主界面中，选择“Explorer”选项，并在弹出的窗口中选择“Open File”选项，然后选择要导入的数据集文件即可。
2. 数据预处理：在导入数据集后，我们需要对数据集进行预处理。
预处理的目的是为了提高数据挖掘的准确性和可靠性。
在WEKA中，我们可以通过选择“Preprocess”选项进行数据预处理。
常见的数据预处理方法有缺失值处理、异常值处理、离散化、标准化等。
3. 数据分析与建模：在数据预处理完成后，我们需要进行数据分析和建模。
在WEKA中，我们可以使用分类、回归、聚类等方法进行数据分析。
在本次实验中，我们选择使用朴素贝叶斯分类器进行数据分析与建模。
在WEKA中，我们可以通过选择“Classify”选项，并在弹出的窗口中选择“NaiveBayes”选项来使用朴素贝叶斯分类器。
4.模型评估与优化：在完成数据分析与建模后，我们需要对模型进行评估与优化。
在WEKA中，我们可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法进行模型评估。
根据评估结果，我们可以对模型进行优化，以提高模型的准确性和可靠性。
5.结果可视化：最后，我们可以对挖掘结果进行可视化展示。
在WEKA中，我们可以使用图表和图形来展示挖掘结果。
根据可视化结果，我们可以更加直观地理解和分析挖掘结果。
三、实验结果与分析在本次实验中，我们选择了一个含有1000个样本的数据集，并使用朴素贝叶斯分类器进行数据挖掘。
经过数据预处理和模型评估，我们最终得到了一个准确率为80%的分类模型。
通过对模型进行优化，我们成功的预测了数据集中其中一特定变量的值。
四、实验总结通过本次实验，我们学习了如何使用WEKA软件进行数据挖掘。
WEKA是一个功能强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理和分析方法，可以帮助我们进行高效准确的数据挖掘。
数据挖掘实验weka 分析
然后进行十折交叉验证，下图时将决策树可视化显示的结果
4．聚类分析
选用k-均值聚类算法进行聚类分析，进行聚类之前先对数据文件进行规范化处理
打开文件后选择规范化处理算法，进行规范化处理后将数据进行保存；下图是打开文件选择算法后的界面：
下图是进行规范化处理之后的数据：
重新打开进行规范化处理后的文件，选择k-均值聚类算法，下图是算法参数设置界面：
k-均值聚类算法参数确认后进行聚类分析，下图是聚类分析的结果显示：
除了“k-均值聚类算法”，聚类分析还可以选择其他的算法，重新选择算法“DBScan”，对算法参数进行设置，然后金子那个聚类分析
阅读教材P139-156，边阅读，边操作；
实验数据可用系统自带的，也可以从网上下载，也可以自行创建；
算法自行选择，可以针对一个数据集选择多个算法进析；
学会并熟悉通过网络解决问题的能力；
将本次试验的操作过程及分析结果填写在实验报告中。
实验内容及实验结果
1．打开数据文件，数据预处理
“DBScan”聚类算法参数设置界面：
DBScan聚类分析结果显示：
管理学院实验（实训）报告
课程：商务智能与数据挖掘地点：2607时间：2014年5月7日
学生姓名
班级
学号
成绩
实验项目
数据挖掘应用实验
实验目的
至少掌握一种数据挖掘工具，并能正确地使用；
利用所掌握的数据挖掘工具进行分类分析、关联分析、聚类分析等
实验要求
至少熟悉一种挖掘工具，并使用该挖掘工具进行分类、关联和聚类分析；
数据挖掘weka实验报告
数据挖掘weka实验报告数据挖掘Weka实验报告引言：数据挖掘是一门利用统计学、人工智能和机器学习等技术从大量数据中提取有用信息的学科。
Weka是一款强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的算法和功能，使得数据挖掘变得更加容易和高效。
本文将对Weka进行实验，探索其在数据挖掘中的应用。
一、数据集选择和预处理在本次实验中，我们选择了一个关于房价的数据集作为实验对象。
该数据集包含了房屋的各种属性，如面积、位置、卧室数量等，以及对应的房价。
首先，我们需要对数据集进行预处理，以便更好地进行数据挖掘。
1. 缺失值处理在数据集中，我们发现了一些缺失值。
为了保证数据的完整性和准确性，我们采用了Weka提供的缺失值处理方法，如删除缺失值、插补缺失值等。
通过比较不同方法的效果，我们选择了最适合数据集的缺失值处理方式。
2. 特征选择数据集中可能存在一些冗余或无关的特征，这些特征对于数据挖掘的结果可能没有太大的贡献。
因此，我们使用Weka中的特征选择算法，如信息增益、卡方检验等，来选择最具有代表性和相关性的特征。
二、数据挖掘算法应用在预处理完成后，我们开始应用各种数据挖掘算法，探索数据集中隐藏的规律和模式。
1. 分类算法我们首先尝试了几种分类算法，如决策树、朴素贝叶斯等。
通过比较不同算法的准确率、召回率和F1值等指标，我们找到了最适合该数据集的分类算法，并对其进行了优化。
2. 聚类算法除了分类算法，我们还尝试了一些聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。
通过可视化聚类结果，我们发现了数据集中的一些簇，从而更好地理解了数据集的结构和分布。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项集之间关系的方法。
我们使用了Apriori算法来挖掘数据集中的关联规则，并通过支持度和置信度等指标进行评估。
通过发现关联规则，我们可以了解到不同属性之间的相关性和依赖性。
三、实验结果分析通过实验，我们得到了一系列数据挖掘的结果。
根据实验结果，我们可以得出以下结论：1. 分类算法的准确率较高，可以用于预测房价等问题。
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本实验旨在使用WEKA数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘，探索其中的隐藏规律和关联关系，为决策提供科学依据。
二、实验过程1.数据集选择2.数据预处理首先，对数据集进行了探索性数据分析，了解数据的特征和分布情况。
随后，针对缺失数据和异常值进行了处理操作，采用了替换和删除的策略，以保证数据的质量和准确性。
3.特征选择使用WEKA提供的属性选择过程，对数据集中的特征进行了选择。
通过比较不同的特征选择算法（如信息增益、卡方检验、相关系数等），选取了最优的特征子集用于后续的建模。
4.分类建模为了预测年收入水平，我们选择了几个常用的分类算法进行建模和评估。
包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林和支持向量机等。
对于每一种算法，我们使用了10折交叉验证的方式进行模型的训练和测试，并记录了准确率、召回率和F1值等指标作为评估结果。
5.结果分析通过比较不同算法的评估结果，我们发现随机森林算法在该数据集上的表现最好，准确率达到了80％以上。
决策树和朴素贝叶斯算法也有不错的表现，分别达到了75％和70％的准确率。
而支持向量机算法的准确率相对较低，仅为60％左右。
三、实验总结通过本次实验，我们学习并掌握了使用WEKA工具进行数据挖掘的基本操作和流程。
通过数据预处理、特征选择和分类建模等步骤，我们成功地对给定的数据集进行了分析和挖掘，并得到了有意义的结果。
但是需要注意的是，数据挖掘并非一种万能的解决方案，其结果也往往受到多个因素的影响。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法和方法，并对结果进行合理的解释和评估。
综上所述，本次实验为我们提供了一个良好的实践机会，帮助我们理解和掌握数据挖掘的基本理论和技术，为今后的科学研究和决策提供了有力的支持。
weka数据挖掘实验报告
weka数据挖掘实验报告Weka数据挖掘实验报告。
数据挖掘是一门利用各种算法和技术来发现数据中隐藏模式和规律的学科，而Weka作为一款开源的数据挖掘软件，提供了丰富的算法和工具，可以帮助用户进行数据挖掘实验和分析。
本实验旨在利用Weka软件对给定的数据集进行数据挖掘分析，并撰写实验报告，以总结实验过程和结果。
首先，我们使用Weka软件载入了所提供的数据集，并对数据进行了初步的观察和分析。
数据集包括了多个属性和类别，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和离群点等。
在数据预处理完成后，我们选择了适当的数据挖掘算法进行建模和分析，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
在进行分类分析时，我们选择了决策树算法进行建模，并通过交叉验证和混淆矩阵等方法对模型进行评估。
通过实验结果发现，决策树算法在该数据集上表现良好，能够对数据进行有效的分类和预测。
接着，我们进行了聚类分析，选择了K 均值算法对数据进行聚类，并对聚类结果进行了可视化展示和分析。
在关联规则挖掘方面，我们利用Apriori算法挖掘了数据集中的频繁项集和关联规则，并对规则进行了解释和应用。
总结本次实验，我们通过Weka软件对给定的数据集进行了全面的数据挖掘分析，包括数据预处理、分类、聚类和关联规则挖掘等。
实验结果表明，在该数据集上我们成功地应用了Weka软件提供的算法和工具，得到了有意义的分析结果，并对数据集中的模式和规律进行了深入挖掘和分析。
通过本次实验，我们不仅熟悉了Weka软件的使用方法，还加深了对数据挖掘理论和算法的理解，提升了数据分析和挖掘的能力。
综上所述，本实验报告总结了我们在Weka软件上进行的数据挖掘实验过程和结果，通过实验我们对数据挖掘的方法和技术有了更深入的理解和应用。
希望通过本次实验，能够对数据挖掘领域的学习和研究有所帮助，为今后的数据分析工作打下坚实的基础。
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学生实验报告
学院：信息管理学院
课程名称：数据挖掘
教学班级： B01
姓名：
学号：
实验报告
1. 实验目的和要求：
（1）Explorer界面的各项功能；
注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。
（2）Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍；
①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框；
②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer，打开ARFF-Viewer窗口。
（3）ARFF文件组成。
2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果）
2.1 Explorer界面的各项功能
2.1.1 初始界面示意
其中：explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。
Experimenter：实验者选项，提供不同数值的比较，发现其中规律。
KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法，初学者应用较少。
Simple CLI ：命令行窗口，有点像cmd 格式，非图形界面。
2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍
（1）任务面板
Preprocess（数据预处理）：选择和修改要处理的数据。
Classify（分类）：训练和测试分类或回归模型。
Cluster（聚类）：从数据中聚类。
聚类分析时用的较多。
Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。
Select Attributes（选择属性）：选择数据中最相关的属性。
Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图。
（2）常用按钮
Openfile：打开文件
Open URL：打开URL格式文件
Open DB：打开数据库文件
Generate：数据生成
Undo：撤销操作
Edit：编辑数据
Save：保存数据文件，可实现文件格式的转换，比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。
（3）筛选数据
Choose：从这个按钮进去可以选择某个过滤器对数据进行筛选，数据预处理一般使用这个。
Apply：处理完成后，点击这个按钮，处理生效。
（4）数据集的属性关系和操作
current relation：展示了属性的（relation）关系名称,(attributes)属性数，(Insetances)实例数，(sum of weights)权重的总和等多种属性关系。
Attributes：展示了属性的所有列，上边的四个按钮是对属性列的快捷选择按钮，包括(all)全选，(none)全不选，(Ivert)反选，（patern）模式，选择符合某一条件的属性列。
最下边的remove 按钮可以删除选中的属性列，如果想撤回，可以使用上边提到的undo 按钮~
（5）属性摘要和直方图
Selected attributes：如果是数值属性：属性名（Name）、属性类型（Type）、缺失值（Missing）个数及百分比、不同值（Distinct）数、唯一值（Unique）数及百分比等等。
对于数值属性和标称属性，摘要的方式是不一样的。
图中显示的是标签的取值及相应取值的实例数。
选中属性的直方图。
若数据集的最后一个属性是类标变量（这是分类或回归任务的默认目标变量，如“play”），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。
Visualize：展示所有的属性的直方图
（6）状态栏（status）
显示一些信息让你知道正在做什么。
在状态栏中的任意位置右击鼠标将会出现一个小菜单。
有两个选项：
Memory Information--显示WEKA可用的存量。
Run garbage collector--强制运行Java垃圾回收器，搜索不再需要的存空间并将之释放，从而可为新任务分配更多的存。
Log：按钮可以查看以weka操作日志。
没有任务时，右边的小鸟是坐着的，任务运行时，小鸟会站起来左右摇摆。
若小鸟站着但不转动，表示任务出了问题。
2.1.2 引例操作显示功能
（1）
2.2 weka 的两种数据表格编辑方式下的功能介绍
①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框；
1、双击鼠标可以对数据进行修改，
2、在数据上使用右键可以对数据修改进行撤回（undo）
3、对数据修改之后，如果想保存，点击下方的ok，撤回点击undo，不保存直接点击cancel
②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer，打开ARFF-Viewer窗口。
1、在最开始进入界面点击上边的tools，进入arffviewer。
2、点击打开不同的文件，会在上沿像浏览器一样挨个展示arff 文件的容。
3、鼠标移动到属性名称旁边是会显示对属性列操作的格式，单机左键会对所有数据按照这个
属性按照升序排列，（shift +左键）会对属性按照这个属性进行降序排列，（Alt+左键）
或者直接右键出现对数据进行操作的菜单，对属性列进行重命名，所有数据相加之类的操
作都可以在菜单中找到。
4、鼠标定在某行时，可以删除某一行
5、有点像excel中的操作
2.2 ARFF 文件组成
2.2.1、对文件格式介绍
WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件
1、这是一种ASCII文本文件
2、文件的扩展名为.arff
3、可以用写字板打开、编辑 ARFF文件。
建议用UltraEdit等编辑器
使用写字板打开时如下
①“%”表示注释，WEKA将忽略这些行。
②除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分:
（a）第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。
（b）第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。
从“data”
标记开始，后面的就是数据信息了。
③关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为：
relation <关系名>
<关系名>是一个字符串。
如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。
④属性声明用一列以“attribute”开头的语句表示。
数据集中的每一个属性都有对应的“attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型（datatype）：
attribute <属性名> <数据类型>
其中<属性名>必须以字母开头的字符串。
和关系名称一样，如果这个字符串包含空格，它必须加上引号。
属性声明语句的顺序很重要，它表明了该项属性在数据部分的位置。
最后一个声明的属性被称作class属性，在分类或回归任务中，它是默认的目标变量。
⑤WEKA一共支持五种数据类型
numeric 数值型
nominal 标称（nominal）型
string 字符串型
date [<date-format>] 日期和时间型
Relational 关系型
还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是WEKA把它们都当作“numeric”看
待。
注意：“integer”，“real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分大小写的，而“relation”、“attribute ”和“data”则不区分。
⑥每个实例占一行，实例的各属性值用逗号“,”隔开。
⑦如果某个属性的值是缺失值（missing value），用问号“?”表示，且这个问号不能省略。
2.2.2 xls文件转arff文件
（1）创建xls文件，保存为csv文件
（2）weka中打开csv格式的文件，另存为arff文件，因为在数据处理中，arff文件最受欢迎
转存后
3．问题反馈与收获
3.1 问题与解决办法
突然忘记了怎么将表格图片快捷保存了，
咨询百度也没找到结果，然后决定使用截图了
3.2 发现与收获
我发现：在数据处理的时候使用离散化，可以更好的显示数据之间的差别。
如下所示
经过离散化之后，数据可以更清楚看出规律了~
4．指导教师评语及成绩：
评语：
成绩：指导教师签名：
批阅日期：月日。