数据挖掘技术简介和 Weka

最新推荐文章于 2018-12-26 22:49:15 发布
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本文深入探讨了数据挖掘技术的简介及其在实际场景中的应用，包括数据预处理、特征选择、模型训练等关键步骤，旨在为读者提供全面的数据挖掘知识框架。
数据挖掘—Weka 的数据库挖掘及数据预处理
Java厂长
11-13 9496
基于 Weka 的数据库挖掘及数据预处理 ❤️‍大家好，我是java厂长，今天带你们了走进数据挖掘的世界????????！❤️‍ 关于作者 作者介绍 ???? 博客主页：作者主页 ???? 简介：JAVA领域优质创作者????、一名在校大三学生????、在校期间参加各种省赛、国赛，斩获一系列荣誉????。 ???? 关注我：关注我学习资料、文档下载统统都有，每日定时更新文章，励志做一名JAVA资深程序猿????‍????。 文章目录基于 Weka 的数据库挖掘及数据预处理关于作者1、双击下面的
Weka简单介绍
ciscoipcbu的专栏
03-27 6374
之前从来没写过文章，这是第一篇，希望自己能把这个习惯坚持下去，算是给自己定期做个总结，也希望能在这里跟大家交流一下心得。     以前一直在做system & network方面的工作，没有怎么接触过datamining，不过马上要去的公司在这方面很有建树，估计去了以后也免不了接触这些知识，更何况bigdata现在是最热门的话题，所以在学校的最后一个学期选了datamining这门课，先入个门，
数据挖掘WIKI
u010745111的专栏
10-27 554
1、为什么进行数据挖掘：信息过载。 2、什么是数据挖掘。 3、数据挖掘的任务：分类、预测、聚类、关联。 4、使用什么技术：统计学、机器学习、模式识别、数据库与数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算等。
浅谈Weka
weixin_30381317的博客
09-17 596
Weka系统汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具，以便用户能够快速灵活地将已有的据处理方法应用于新的数据集。它为数据挖掘的整个过程提供全面的支持，包括准备输入数据、统计评估学习方案、输入数据和学习效果的可视化.Weka除了提供大量学习算法之外，还提供了适应范围很广的预处理工具，用户通过一个统一界面操作各种组件，比较不同的学习算法，找出能够解决问题的最有效的方法。 W...
数据分析：Weka，Matlab，R，SPSS，SAS等分析软件的入门
jishublog
08-20 469
1 功能角度 weka是机器学习方面的工具（开源）。spss是数学工具（商业工具）。 具体的说，weka的主要功能是模式分类，或者模式识别或者回归。包括特征的降维（PCA），特征选择，训练模型以及对测试样本进行分类测试，几乎包含了机器学习中的所有常用分类器。当然还有聚类以及结果的图形可视化功能。 spss，侧重统计分析。包括基础的数学运算，联合分析，时间序列分析，多元尺度方法等，当然它也有决...
WEKA 学习总结
独自远行
04-30 5147
一、一些基础概念 1.      Weka处理的数据表格中，一个横行称为一个实例（Instance）,竖行代表一个属性（Arrtibute），数据表格称为一个数据集，在weka看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation） 2.      Weka存储数据的格式是ARFF（Attribute-RelationFile Format）文件，这是一种ASCII文本文件。 3.  
基于WEKA平台的数据挖掘及其在地下水分类中的应用.pdf
07-14
在本篇文献中，涉及到的数据挖掘技术、WEKA工具的应用、以及其在特定领域——地下水资源分类中的实例应用，是研究的重点。以下是对文献提及的各个知识点的详细解读： 1. 数据挖掘技术： 数据挖掘（Data Mining）是...
2025年数据挖掘WEKA实验报告.docx
最新发布
05-21
数据挖掘技术可以分析存储在数据库中的数据，通过关联规则、分类、回归、聚类等算法处理数据，从而发现数据中的模式和结构，挖掘出对决策和客户服务有价值的潜在信息。 ### WEKA的主要功能 WEKA集成了多种机器学习...
基于WEKA的高校图书馆流通数据的数据挖掘实例
10-09
### 基于WEKA的高校图书馆流通数据的数据挖掘实例 #### 一、引言 随着信息技术的发展，数据挖掘已成为从海量数据中提取有价值信息的...随着数据挖掘技术的不断进步和发展，未来图书馆服务将会更加智能化、个性化。
基于WEKA数据挖掘中关联规则的分析及应用举例.pdf
07-14
WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一个集成了多种数据挖掘技术的开源软件，广泛用于解决此类问题。以下是对基于WEKA进行关联规则挖掘的知识点的详细阐述： ### 关联规则挖掘概述 关联规则挖掘...
weka之调用特征选择
kaikai_sk的博客
05-28 4131
参考文献 http://download.youkuaiyun.com/detail/kaikai_sk/9854774package FilterTest;import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.util.Random;import weka.attributeSelection.CfsSubs
Weka数据挖掘——分类
weixin_30561177的博客
01-19 833
定义： 分类就是得到一个函数或分类模型（即分类器），通过分类器将未知类别的数据对象映射到某个给定的类别。 1.数据分类可以分为两步 第一步建立模型，通过分析由属性描述的数据集，来建立反映其特性的模型。该步骤也称为是有监督的学习，基于训练集而到处模型，训练集合是已知类别标签的数据对象。 第二步使用模型对数据对象inxing分类。首先评估对象分类的准确度或者其他...
WEKA中的参数优化问题
smilehehe110的博客
12-05 8199
主要对WEKA中的参数优化分类器CVParameter和GridSearch用法进行了说明。
基于weka的数据挖掘开发技术分析研究
葛明的博客
12-26 3325
一、基本概念   数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程。（如客户忠诚度分析、市场购物篮分析等）   这个寻找过程可以是自动的或者是半自动的。（数据量特别大的时候只能是自动的）   而自动的数据分析方法则来自机器学习的结果。（机器学习就是自动找出数据模式的一套方法）   分类与回归          分类函数或者分类模型，预测数据的类别。区别：分类是离散值，回归是连续值。 聚类分析...
WEKA使用中的问题总结
zzstack的专栏
01-17 6423
A1：使用WEKA打开一个csv文件，提示错误：“not recognized as an 'CSV data files' file. Reasons: nominal value not declared in header, read Token[???], line 1" Q1：通过不断地删除样本数据，发现是对中文支持有问题。找到WEKE安装目录下的RunWeka.ini，根据你数据集的
Weka学习三（ensemble算法）
aalbertini的专栏
07-20 1485
<br />前两次我们讲了数据挖掘中比较常见的两类方法。这次我来介绍一下ensemble（集成技术），总的来说，ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简单我们可以通过两张图片来看看集成的效果：<br /><br /><br />图一为多个基分类器单独工作时的分类效果图。图二为集成分类器的分类效果。我们可以看到集成分类器的分类曲线明显会平滑的多。来个比喻，在一件事情的表决上面，一个人的意见与多个人的意见相比，往往是多个人的意见来的准确一些。这是大
(转）机器学习工具WEKA使用总结，包括算法选择、参数优化、属性选择
smilehehe110的博客
11-16 6455
该文章主要讲解了WEKA在数据挖掘中的运用之属性选择，参数优化及相关算法总结。
weka 聚类算法总结
yangany1_sjtu的专栏
04-24 7715
1.Cobweb 概念聚类的一种形式，不仅聚类，而且更进一步来找出每一个类的特征描述。 并不显式地产生数据集聚类，而是用分类树的形式表现层次聚类。分类树的每一个节点表示了一个概念和对于这个概念（此概念总概了这个节点下的记录）的可能性描述。 可能性描述包括形成这个类的可能以及在某个条件下类中记录的可能，表示为P(Ai=Vij|Ck)，Ai=Vij是个“属性—值”对，Ck是类。 CU（
数据挖掘工具Weka英文版教程详解
数据挖掘工具Weka教程是一份面向数据挖掘技术学习者的专业文档，旨在介绍和讲解Weka这一开源数据挖掘工具的使用方法与核心功能。该教程以英文编写，内容涵盖了Weka的基础知识、主要功能模块、数据处理流程、算法实现...
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