rapidminer 数据导入及几个算子简单应用
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
Linear Discriminant Analysis 线性辨别分析操作符
训练数据集
辨别分析可解决的实际问题： 教练根据体校往届学生的身 体素质条件和他们擅长的运 动项目为新一届体校学员制 定专项训练计划。
测试数据集
逻辑回归分析（预测分析类）
Logistic回归建模步骤繁多且复杂，在本软件 中，已经高度整合在一个算子之中，使用者只 需要调整个别参数即可实现快速建模。
大数据+机器学习
支持向量机 决策树 贝叶斯 关联聚类 深度学习 神经网络
Machine Learning
回归
分布式机器学习
这张大数据领域知识架构网络图中，黄色部分代表着领域的前沿。解读网络图可知， 机器学习在大数据分析领域中的应用，激活了之前几个独立的应用领域，使得大数 据具备了自主学习能力，在预测分析与逆向检验方面取得快速发展。
大数据分析工具--RapidMiner
基于机器学习的大数据分析
Big data analysis frontier sharing
RapidMiner软件介绍
目录
CONTENT S
数据访问、准备、清洗 基本大数据分析实战
RapidMiner+机器学习
01
rapidMiner软件介绍
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
深度学习
深度学习算法计算结果 BP算法计算结果
深层神经网络
BP神经网络 在相同样本训练下，利用深层神经网络来进行 预测相较于BP算法结果存在明显的差异。 将大数据分析与深度学习相结合是时下最热门 的研究主题。
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
大数据+机器学习
支持向量机 决策树 贝叶斯 关联聚类 深度学习 神经网络
Machine Learning
回归
分布式机器学习
这张大数据领域知识架构网络图中，黄色部分代表着领域的前沿。解读网络图可知， 机器学习在大数据分析领域中的应用，激活了之前几个独立的应用领域，使得大数 据具备了自主学习能力，在预测分析与逆向检验方面取得快速发展。
通过往届球员身体素质样本数据，利用BP人 工神经网络进行大数据分析，在隐藏层中建立 了人类难以直接理解的目标特征属性（这是与 决策树算法中明显的判别标准截然不同的）， 来预测一批新球员谁能够成为世界巨星。
BP神经网络的计算过程由正向计算和 反向计算组成。正向传播，输入模式 从输入层经隐藏层逐层处理，传向输 出层，每一层神经元的状态只影响下 一层神经元的状态。如果在输出层不 能得到期望的输出，则转入反向传播， 将误差信号沿原来的连接通路返回， 通过修改各神经元的权值，使得误差 信号最小。
是否周末 是 否 是否有促销 坏 是否有促销 是 高 否 低 好 高 是 天气 坏 低 否 低
决策树是对测试 集目标进行预测 的逻辑判断依据 概率判断结果
天气 好 高
人工神经网络 ANNs
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），是模拟生物神 经网络进行信息处理的一种数学模 型。它以对大脑的生理研究成果为 基础，其目的在于模拟大脑的某些 机理与机制，实现一些特定的功能。
深度学习
深度学习算法计算结果 BP算法计算结果
深层神经网络
BP神经网络 在相同样本训练下，利用深层神经网络来进行 预测相较于BP算法结果存在明显的差异。 将大数据分析与深度学习相结合是时下最热门 的研究主题。
RapidMiner教程(更新版)
RapidMiner5简易教程广东外语外贸大学杜剑峰RapidMiner教程1.RapidMiner简介2.预测建模3.交叉验证4.文本分类5.中文网页分类6.中文网页聚类7.关联分析课程的总体目标和要求：v熟悉RapidMiner的基本操作和各项功能v熟悉RapidMiner的框架，可以自学新部件v掌握文本分类和文本聚类实验的流程›准备数据›选择算法和参数运行›评估实验结果1、RapidMiner简介v RapidMiner，以前叫YALE (Yet Another Learning Environment) 。
v RapidMinder提供的实验由大量的算子组成，使用图形化的用户接口可以将这些算子以积木块的方式搭建成系统。
v RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
——百度百科v下载地址：/content/view/26/201/v注意使用Update RapidMiner功能添加Text Preprocessing 和Weka构件，或者下载构件压缩包放置lib\plugins子目录中1、RapidMiner简介(续1)v欢迎界面1、RapidMiner简介(续2) v操作界面1、RapidMiner简介(续3) v结果界面2、预测建模v操作界面(建立分类模型并使用外部测试集评估模型)2、预测建模(续)v结果界面3、交叉验证v操作界面(主进程)3、交叉验证(续) v操作界面(Validation内进程)3、交叉验证(续)v结果界面v文本预处理：文档à向量空间模型英文›词项抽取: 简单›停用词移除›词干提取›频率统计和计算TF-IDF 词权值中文›词项抽取: 简单›分词›频率统计和计算TF-IDF 词权值4、文本分类预备知识停用词移除v英语中很多经常使用的词在信息检索和文本挖掘中是没有用的–这些词称作停用词.›the, of, and, to, ….›典型地有400到500个这样的词›对于特定应用, 可以构造一个附加的领域依赖的停用词表.v为什么需要移除停用词?›减少索引(或数据) 文件的大小v停用词占20-30%的总词量.›提高效率和有效性v停用词对于搜索或文本挖掘是没有用的.v它们还可能迷惑检索系统.词干提取v词干提取是简化单词的技术, 用于将单词变成它们的词根或词干. 比如,›user engineering›users engineered›used engineer›usingv词干: use engineer用处:v提高信息检索和文本挖掘的有效性›匹配相似的单词›主要提高查全率v减少索引的大小›合并相同词干的单词可以将索引大小减少到40-50%.基本的词干提取方法使用一组规则. 比如,v移除词尾›若单词以一个不是s的辅音字母再跟s结尾, 则删除s.›若单词以es结尾, 则去掉s.›若单词以ing结尾, 则除非余下部分仅有一个字母或者是th, 否则删除ing.›若单词以ed结尾, 并且ed前面是一个辅音字母, 则除非仅剩下一个字母, 否则删除ed.›…...v变换单词›若单词以ies而不是eies或aies结尾, 则将ies改成y.频率统计+ TF-IDFv统计文档中某个单词出现的总次数.›使用出现次数表示单词在文档中的相对重要性.›若单词在文档中经常出现, 则文档很可能阐述的是关联于该单词的主题.v统计在文档集中包含某个单词的文档数目.›若单词出现在数据集的很多文档中, 则它可能并不是很重要, 或者说没有区别度.v然后计算TF-IDF, 将文档转换成向量空间模型.向量空间模型v 一个文档同样看作是一组词. v 每个文档被表示成一个权值向量.v 但是, 权值不再是0或1. 每个词的权值基于词频率(TF )表或词逆向文档频率(TF-IDF )表或它们的变异版本计算得到.v词频率(TF)表:文档d j 中的t i 权值就是在d j 中t i 出现的次数, 记作f ij . 在此基础上还可以进行标准化.TF-IDF 词权值表v这是最著名的权值表›TF: 仍然是词频›IDF: 逆向文档频率N : 文档总数df i : 包含t i 的文档数目v最终的TF-IDF 词权值是:TF-IDF 词权的计算例子13212132df i020单词841104013文档341340320文档244003012文档1max f i,j单词7单词6单词5单词4单词3单词2单词1n i,j 根据，变成(2/4)*log 2(3/2)=0.292iji i j i j i df Nf f w 2,,,log max ⋅=21413文档301440320文档214003012文档1单词8单词7单词6单词5单词4单词3单词2单词14、文本分类v操作界面(建立文本分类模型并使用外部数据集评估)4、文本分类(续)v操作界面(类别目录配置)4、文本分类(续)v操作界面(Process Documents from Files内进程)4、文本分类(续)v外部测试集评估结果界面4、文本分类(续)v操作界面(建立文本分类模型交叉验证评估并保存模型)4、文本分类(续) v操作界面(Validation内进程)4、文本分类(续) v交叉验证结果界面4、文本分类(续) v操作界面(应用保存的模型进行新闻归类)4、文本分类(续) v结果界面(归类结果，看prediction属性)5、中文网页分类v操作界面(建立中文网页分类模型并用外部测试集评估)5、中文网页分类(续)v以某个目录下的网页测试中文网页分类模型›测试集使用Process Documents from Files部件读入，设置第一个参数为测试网页所在的路径，对应的class name可以任意填写。
rapidminer教程
心得
• 这个软件没有自带详细的教程和使用说明，我们 在此提出强烈的谴责和抗议，不自带教程的软件 都不是好软件！！ • 端午节期间大家都回家了，没有办法在一起跑数 据，相互对比，白天忙于应酬各种亲戚，奔波于 酒桌与饭桌之间，傍晚忙于应酬各种朋友，奔波 于KTV烧烤摊之间，桌上吃饭聊天，桌下手机刷 QQ彼此交流今天的进度并提出自己需要的数据结 果，但每天还坚持半夜回去上网，给出组员互相 需要的数据结果，互相合并整理文档，不得不说 团结就是力量。
界面介绍
界面介绍
建模的一般流程
• 新建一个库（Repository） • 选择需要的算子（operator）放入主流程 (main process)中 • 设置算子相关参数 (parameter) • 进行算子连接 • 执行流程以得到结果
第一步：导入数据（方法一）
• 导入数据有两 种方法，一种 是通过工具栏 选择import数据 集，一种方法 是通过算子载 入数据集
• SVM
决策树
• 流程图
• Rapidminer运行时间：2min30s • Clementine运行时间：21s
决策树
• 运行结果过于庞大，以下是缩略图
决策树
• 评估
• 时间
决策树
• rapidminer正确性：
• Clementine正确性：
Rapidminer三种算法对比
• 流程图举例：三种模型看起来基本相同， 只有选择的模型不同。选用的数据按照0.01 取，相当于6043条数据。
交叉检验
• 以十重交叉检验为例，也 就是将全部数据随机地分 为等量的十份，选择其中 的9份作为训练数据，剩 下1份作为检测数据来评 价模型。然后更换其中的 1份数据，重复实验。这 样得到10组不同的评价指 标，最后综合评判模型的 表现。在rapidminer中需 要用X-Validation算子来实 现这一功能。
rapidminer使用流程
rapidminer使用流程英文回答：RapidMiner is a powerful and versatile data mining and predictive analytics software. It provides a graphical user interface (GUI) that allows users to visually design and execute data analysis processes. The software supports a wide range of data preparation, modeling, evaluation, and deployment functionalities.The general workflow in RapidMiner consists of several steps. First, you need to import your data into the software. This can be done by connecting to various data sources such as databases, spreadsheets, or text files. Once the data is imported, you can start preprocessing it by applying various transformations, cleaning operations, or feature engineering techniques.After the data is preprocessed, the next step is to build a predictive model. RapidMiner offers a wide range ofmachine learning algorithms that can be used for classification, regression, clustering, or association analysis tasks. You can select the appropriate algorithm based on your problem and configure its parameters.Once the model is built, you can evaluate its performance using various evaluation measures such as accuracy, precision, recall, or F1 score. RapidMiner provides tools for cross-validation, holdout validation, or other evaluation techniques. This allows you to assess the model's generalization capabilities and identify any potential issues.Finally, you can deploy the model to make predictions on new, unseen data. RapidMiner allows you to export the model as a PMML (Predictive Model Markup Language) file, which can be integrated into other systems or used for batch predictions. You can also create web services or APIs to make real-time predictions.中文回答：RapidMiner是一款强大而多功能的数据挖掘和预测分析软件。
RapidMiner实验报告
实验目的：使用RapidMiner对数据进行分析实验工具：RapidMiner实验数据：实验数据说明：实验数据是通过研究对象的三种特征，一个是每年坐飞机飞行的里程数miles,二个是玩视频游戏所耗时间的百分比gamepercent，每周消费的冰淇淋公升数icecream，来判断一个人是否具有吸引力（didn't like、smallDoses,lagerDoses）实验过程：打开RapidMiner ,新建一个Process导入数据,如图所示点击下一步到出现如图所示界面，将Response设为label最后将数据存储在如下图的位置，命名为TrainingData,点击finish完成将数据TrainingData拖拽到process窗口中，用线连接至result接口，可以看到如下数据其中有些Response的值丢失了，共有31个这时需要使用Filter Examples 过滤掉没有值得Response行，操作如下图数据筛选完成之后，选择Decision Tree Model,拖入到process中，连接起来，参数选择默认设置训练好模型之后，我们可以用模型预测一下TrainingData中没有标记的样例，与上面的数据过滤方法相同，只是设置有所不同，如下图使用Apply Model来运用模型整个连接图如下所示实验的预测结果部分决策树截图如图，加入一个Validation其参数如下图，默认的10表示将样例分为十份，取一份作为测试数据双击Validation右下角的矩形表框进入，建议决策树模型，应用模型退出Validation 如图连接到result运行输出结果如下上图显示准确率为96%左右，正负误差为%，表明训练所得模型是比较稳定的实验总结1.我在这个过程中运用的测试集与训练集是相同的，这可能会使整个模型的预测能力比实际要偏大2.该实验的难点是数据源的收集与筛选，选择什么样的数据，需要怎样的处理才有意义是不容易的3.模型算子的选择对于我来说比较难，因为对这个是不熟悉的，所以基本上所有的参数都是默认的，这个感觉不太好4.对结果的分析不是很明白。
rapidminer的使用方法和流程
rapidminer的使用方法和流程一、快速介绍RapidMiner是一款强大的数据挖掘和数据分析工具，它提供了丰富的功能和易用的界面，使得用户能够快速地进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估等操作。
本文档将详细介绍RapidMiner的使用方法和流程，帮助用户更好地掌握这款工具。
二、安装和配置1. 下载并安装RapidMiner软件：访问RapidMiner官方网站，下载适合您操作系统的安装包，并按照安装向导进行安装。
2. 配置环境变量：确保RapidMiner的路径被正确添加到系统环境变量中，以便系统能够找到并使用它。
3. 启动RapidMiner：打开RapidMiner软件，您将看到一个简洁的界面，其中包括各种可用的操作节点。
三、使用流程1. 数据准备：使用数据源节点导入数据，并进行必要的预处理操作，如清洗、转换等。
2. 特征提取：使用各种特征提取节点，如数值编码、聚类、分箱等，对数据进行特征提取。
3. 模型训练：使用适合您的算法和模型类型，如决策树、支持向量机、神经网络等，进行模型训练。
4. 模型评估：使用各种评估指标，如准确率、精度、召回率等，对模型进行评估和调整。
5. 结果展示：使用可视化节点将结果进行展示和导出，以便进一步分析和应用。
四、常见问题及解决方案1. 数据格式不正确：检查您的数据文件是否符合RapidMiner的输入要求，并进行必要的格式转换。
2. 节点无法连接：检查网络连接和节点配置，确保节点之间能够正常通信。
3. 算法或模型选择错误：根据您的数据和任务需求，选择适合的算法和模型，并进行必要的参数调整。
4. 结果不准确：检查评估指标是否合理，并进行必要的调整和优化。
五、进阶技巧1. 使用脚本进行自动化操作：通过编写脚本，实现数据的批量处理和模型的批量训练，提高工作效率。
2. 使用模型选择方法：根据评估指标和交叉验证结果，选择最佳的模型进行预测和分析。
3. 利用并行处理加速运算：利用RapidMiner的并行处理功能，加速模型的训练和评估过程。
RapidMiner学习二（简单的分类器构建）
RapidMiner学习二（简单的分类器构建）RapidMiner学习二 (简单的分类器构建)2009-05-18 21:42在第一节中我们看到了RapidMiner从XML文件中读取配置信息,然后将样本信息打印出来的过程. 整个过程我们是依赖于XML配置文件的,当然通过配置XML来实现对实验流程的控制是一个非常好的方法.然而,当希望基于它进行二次开发时,我们该如何做,这才是问题的关键.做数据挖掘的人都会知道,在做实验室我们需要不断地调整算法及实验框架,这个时候二次开发是最基本的要求.因此我在这一节简要的介绍一下基于RapideMiner的开发.在RapidMiner中所有的操作都是基于Operator来做的,无论是读取文件,构建分类器,或者是其它的一些工作. 那么当我们希望脱离XML配置文件来工作时,一个自然地想法就是自己初始化一个Operator对象,让它为我们服务,一切的工作由我们来控制.那么在构建一个简单的分类器过程中会涉及到两类Operator,一类是读取数据信息的;一类是构建分类器.具体流程如下:1. 构建好读取样本数据信息的Operator;2. 读取样本数据信息3. 构建分类器Operator4. 用读取的样本数据训练分类器5. 获得分类器训练的模型代码如下:package com.test;import com.rapidminer.example.ExampleSet;import com.rapidminer.operator.IOObject;import com.rapidminer.operator.Model;import com.rapidminer.operator.OperatorDescription;import com.rapidminer.operator.io.ArffExampleSource;import com.rapidminer.operator.learner.tree.ID3Learner;import com.rapidminer.operator.learner.tree.TreeModel;/** Date: 2009.5.18* by: Wang Yi*Email:************************.cn* QQ: 270135367**/public class TestID3 {public static void main(String[] args){try{/** 获得当前本地的classLoader*/ClassLoader loader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();/** 定义Operator的Descirption对象,这时构建一个operator对象的必要条件* 感觉在这里RapidMiner做的不是很好,它没有提供一个构建默认Operator的方法* 使二次开发变得繁琐*//** 读取数据信息的Operator 在这里是专门为了读取weka中的信息*/OperatorDescription arffDes = new OperatorDescription(loader,"arff","com.rapidminer.operator. io.ArffExampleSource",null,null,"IO.Examples","ArffExample Source",null);/** 获得一个分类器对象, 在这里专指ID3Learner的分类器对象*/OperatorDescription classifierDes = new OperatorDescription(loader,"classifier","com.rapidminer.ope rator.learner.tree.ID3Learner",null,null,"Learner.Supervised.Tr ees","ID3",null);/** 用Descirption对象构造对应的Operator对象*/ArffExampleSource arffSource = new ArffExampleSource(arffDes);ID3Learner ID3 = new ID3Learner(classifierDes);/** 为operator订制特定的参数,例如文件来源,类别属性,等等*/arffSource.setParameter("data_file", "D:\\我的文档\\rm_workspace\\sample\\data\\contact-lenses.arff");arffSource.setParameter("label_attribute", "contact-lenses");/** 读取样本文件信息,这里是通过operator的apply方法*/IOObject[] ioObject = arffSource.apply();ExampleSet set = (ExampleSet)ioObject[0];System.out.println("example:" + set);/** 通过ID3的学习会得到一个TreeModel,通过这个对象我们可以做很多工作,例如用它分类测试样本,获得树的根节点等等*/TreeModel model = (TreeModel)(ID3.learn(set));}catch(Exception e){e.printStackTrace();}}}在开发这段代码的过程中,我发现在RapidMiner上做二次开发要比在weka上要繁琐多了.也许开发它的目的更多的是为了终端不进行二次开发的客户吧. RapidMiner在界面的人性化方面做的挺不错. 但是要想在上面做二次开发应该是一个相当的挑战.希望在这方面做的同仁要费一番心思了.!。
数据挖掘RapidMiner工具使用
数据挖掘RapidMiner工具使用这里以学校的学生成绩进行聚类分析为案例1、背景随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。
那么，如何从大量的数据中提取并发现有用信息以提供决策的依据，已成为一个新的研究课题。
目前普遍使用的成绩分析方法一般只能得到均值、方差等一类信息，且仅仅是从一门课程独立数据进行的分析，但在实际教学中，比如学生在学习某一门课程时，是哪一门或者几门课程对其影响很大，包括教学以外的哪些因素对学生成绩造成了较大的影响等各种有价值的信息往往无法获知。
2、聚类分析在数据库中的知识发现和数据挖掘（KDDM）受到目前人工智能与数据库界的广泛重视。
KDDM的目的是从海量的数据中提取人们感兴趣的、有价值的知识和重要的信息，聚类则是KDDM领域中的一个重要分支。
所谓聚类是将物理或抽象的集合分组成为类似的对象组成的多个类的过程。
聚类分析就是将一组数据分组，使其具有最大的组内相似性和最小的组间相似性。
简单的说就是达到不同聚类中的数据尽可能不同，而同一聚类中的数据尽可能相似，它与分类不同，分类是对于目标数据库中存在哪些类这一信息是知道的，所要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来；而聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的簇或者说“聚类”，并且使得在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。
事实上，聚类算法中很多算法的相似性都基于距离而且由于现实数据库中数据类型的多样性，关于如何度量两个含有非数值型字段的记录之间的距离的讨论有很多，并提出了相应的算法。
聚类分析的算法可以分为以下几类：划分方法、层次方法、基于密度方法等。
rapidminer教程[文字可编辑]
该算子的设置错误，黄灯表示设置正常但还未 进行过执行操作，绿灯表示设置正常且已经进 行过执行操作。
选择算子
? 因为数据很多， 在此对数据的量 进行筛选，在 operator中选择 sample算子进行 筛选，可以应用 搜索的功能直接 搜索。
? 以十重交叉检验为例，也 就是将全部数据随机地分 为等量的十份，选择其中 的9份作为训练数据，剩 下1份作为检测数据来评 价模型。然后更换其中的 1份数据，重复实验。这 样得到10组不同的评价指 标，最后综合评判模型的 表现。在rapidminer中需 要用X-Validation 算子来实 现这一功能。
? Clementine正确性：
Rapidminer三种算法对比
Rapidminer三种算法对比
结论
心得
2019
POWERPOINSTUCCESS
2019/6/3
2019
THANK YOUSUCCESS
2019/6/3
导入数据
导入数据
导入数据
导入数据
插入：数据类型
? 数据类型转换，数据 大致上可分为数值 （numerical ）、两类 (Binomial) 、多类 (Polynomial) 数据，有 时候希望相互转换， 这就要用到 Type Conversion 类的算子 来处理。
导入数据
导入数据（方法二）
交叉检验 Valadition可以双击点开，继 续编辑里面
Rapidminer与clementine对比
? 流程图
决策树
? Rapidminer运行时间：2min30s ? Clementine运行时间：21s
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rapidminer 数据导入及几个算子简单应用
2014年09月05日⁄综合⁄共 562字⁄字号小中大⁄评论关闭
一、数据集选择
本次实验选择的数据集为： bank-data.csv 其中有600条数据结构如下图：
二、数据集文件格式转换
Rapidminer 支持的导入数据格式有如下图所示：
所以我们需要把下载的数据集文件格式进行转换，由于本次实验下载的文件本身已是csv格式，此处不做任何操作。
三、数据集的导入保存
1：选择 import csv file
2：选择 Next
3：选择 Next
4：选择 Next
5：选择 Next
6：选择 Finish, 完成导入数据
7：查看目录中生成的导入数据
四、流程创建及简单算子测试
1：选择 FileàNew Process 即可创建一个空白流程：2：将上述中导入的数据拖放到流程中并链接：
运行查看结果：
2：sample算子使用
在Data Transformation 中选择 sample 算子拖到流程中：此处设置选择100条数据
运行，查看结果：
3: 在Data Transformation 中选择 sort 算子拖到流程中：此处设置以income属性进行升序排序：
运行查看结果：
4: 在Data Transformation 中选择 selection 算子拖到流程中：此处选择4个属性：
运行查看结果：
5: 在Data Transformation 中选择 filterexample 算子拖到流程中：此处过滤掉年龄小于30岁的数据：
运行查看结果：。