WEKA

最新推荐文章于 2024-05-29 10:58:09 发布
最新推荐文章于 2024-05-29 10:58:09 发布
阅读量706 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Big Data 文章标签： 数据挖掘 算法 化工 文档 任务 工作
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sony315/article/details/6877489



WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。

Weka：Weka是一个开源机器学习平台，它可以运行各种算法，并且提供了良好的交互界面。
AI天才研究院
08-19 2354
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 Weka是一款由斯坦福大学开发的一套用于数据挖掘、统计分析和机器学习的Java环境软件包，其独特的基于GUI的交互模型和丰富的插件系统，使得其成为许多数据科学家和学者的首选工具。它的功能覆盖了数据预处理、特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、时间序列预测等方面。同
Weka数据挖掘平台
weixin_34258782的博客
05-29 139
Explorer:menu selection and form filling 缺点:when you open a dataset, it immediately loads it all in. This means that the Explorer can only be applied to small- to medium-size problems. Knowledge F...
WEKA 数据挖掘可视化分析平台
家家的专栏
11-24 7443
<br />利用WEKA编写数据挖掘算法 　<br />　WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目。WEKA是由JAVA编写的，并且限制在GNU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。WEKA工作平台包含能处理所有标准数据挖掘问题的方法：回归、分类、聚类、关联规则挖掘以及属性选择。作为数据挖掘爱好者自然要对WEKA的源代码进行分析并以及改进，努力写出自己的数据挖掘算法。下面着重介绍一下如何利用WEKA编写新的数据挖掘算法： 注意：WEKA的版本有两个版本：稳定版(STABLE)和开发版(DE
weka平台
weixin_34234823的博客
04-01 299
weka平台界面简介 纵向排列的四个主要功能 1.探索（写自己的代码） 2.实验（比较算法） 3.可视化 4.命令行 1.探索 先将weka-src.jar文件解压到一个文件夹 将文件夹导入到Elipse项目中。 按以上提示运行可进入weka主界面 2.实验 按英文说明 转载于:https://www.cnblogs.com/XD...
数据挖掘资料———Weka平台入门
洗头冠军的博客
03-24 739
Weka是来之新西兰怀卡托大学的一款用于数据挖掘的开源软件，主要是数据挖掘方面的一些算法的集合，是一个非常好的开源框架。语言采用Java，可以与eclipse配合使用。 weka官网：https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ weka的安装与入门：慕课第14章 共两个视频。 https://www.icourse163.org/learn/CUG-10035...
weka智能分析环境-weka3.8
04-07
Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开源软件。功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等，支持多种数据文件...
Weka示例数据集压缩包
02-28
Weka是一个广泛使用的机器学习算法软件，它由新西兰的Waikato大学开发。Weka软件集成了多个机器学习算法，可用于数据挖掘任务。它包含了许多预处理数据集，这些数据集为初学者和研究者提供了学习和实验机器学习算法...
JAVA-weka包.zip
06-22
Java-Weka包是一个集合了Java语言接口和工具的压缩文件，主要用于数据挖掘和机器学习领域。Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是新西兰怀卡托大学开发的一个开源数据挖掘软件，它提供了大量预处理...
数据挖掘-WEKA实验报告一.pdf
07-14
数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值知识的过程，而WEKA是一款强大的数据挖掘工具，尤其在教育和研究领域广泛应用。这份“数据挖掘-WEKA实验报告一”详细介绍了如何使用WEKA进行数据预处理，这是数据挖掘流程中的...
基于Weka的房价回归预测及案例分析.doc
06-22
基于Weka的房价回归预测及案例分析 本文主要介绍了基于Weka的房价回归预测及其案例分析。Weka是一款功能强大的开源数据挖掘软件，提供了各种算法和工具来进行数据分析和建模。在本文中，我们将使用Weka来进行房价...
weka官方文档
09-11
Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是新西兰独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自新西兰的the University of Waikato。
weka开发java版jar包和源码
04-01
weka jar包和weka源码。之前在优快云上下载一个weka的jar包，发现源码不对，这次上传自己用的，分享给大家
Weka平台使用方法
03-23
Weka的使用方法 一、是将一种学习方法应用于一个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据(分析数 据集的潜在知识)。 二、是使用已学习到的模型对新的实例做出分类预测 三、是应用几种不同的学习器，再根据它们的性能表现选择其中一种用来做预测。 在Weka中将学习方法又称作分类器或学习器，用户可在Weka互动式界面的菜单中选择一种想要的分类器。许多分类器带有可调节的参数，这些参数可通过属性列表或对象编辑器进行更改。所有学习器的性能都是通过一个共同的评估模块进行衡量。 与选择学习器一样，用户也要从菜单中选择能满足或对应该学习器的过滤器（进行数据预处理）。不同的过滤器具有不同的参数。
机器学习工具类似weka平台ELKI平台
02-12
国外的大牛几乎都是用这个平台做快速的机器学习建模，其中有分类 聚类 异常检测 时间序列算法各种评价标准 确实是一个比较好的平台
Weka
yousanfen的博客
10-01 1112
相关会议：ACM SIGKDD国际会议 Weka，基于Java，开源，集成了大量有关数据挖掘的机器学习算法和统计技术，具有数据预处理、分类、聚类、关联分析、属性选择和交互式可视化等功能。Weka还有一个通用的API，可以像嵌入其他库一样将Weka嵌入应用程序以实现诸如服务器端自动进行数据挖掘。 Weka的github地址 https://github.com/Waikato/weka-trunk ...
WEKA平台的安装和使用
2201_75606978的博客
05-29 3724
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
weka开发简介
sanyfate的专栏
01-07 515
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。本文首先在eclipse调用weka的算法，再向weka系统导入新算法，通过这两方面的应用对weka进行熟悉。
Weka源码开发01——初识Weka及其源码开发
u013345993的专栏
09-01 1455
Weka源码开发01——初识Weka及其源码开发Weka是一个伟大的工具，这一点估计各位在搜索到本篇文章前已经知道了，Weka源码开发系列，就是希望能在自己的代码中使用Weka的现成算法，毕竟人家是一个开源且强大的软件嘛Weka源码开发01初识Weka及其源码开发 下载Weka软件及其源码 在java工程中使用Wekajar 在非java环境中使用Wekajar 结语下载Weka软件及其源码
weka
最新发布
03-08
### Weka 机器学习工具介绍 Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款由Java编写的开源机器学习软件包，广泛应用于教育、研究以及工业领域。该平台不仅提供了丰富的机器学习算法实现，涵盖了分类、回归、聚类等多种任务类型，而且内置了直观易用的图形化操作界面，允许用户无需编程即可完成复杂的分析工作[^1]。 对于希望快速上手并应用机器学习技术解决问题的人来说，Weka无疑是一个理想的选择。其核心优势在于能够简化从数据准备到模型构建直至最终部署整个流程中的各个环节。具体来说，在数据预处理阶段，可以利用过滤器(Filter)来清洗和转换原始输入；而在建模过程中，则可通过选择不同的学习方案(learner)，调整参数设置以优化性能表现；最后借助评估模块(Evaluation), 用户能方便地衡量所选方法的有效性和可靠性[^2]。 #### 使用示例：基于Weka的数据挖掘与机器学习 为了更深入地理解如何运用Weka开展实际项目，下面给出一段简单的Python伪代码用于演示加载ARFF格式文件作为训练集，并调用J48决策树算法执行二元分类的过程： ```python from weka.core.converters import Loader from weka.classifiers import Classifier, Evaluation # 加载arff格式的数据集 loader = Loader(classname="weka.core.converters.ArffLoader") data = loader.load_file("iris.arff") # 设置类别属性索引位置 data.class_is_last() # 初始化J48决策树分类器 classifier = Classifier(classname="weka.classifiers.trees.J48", options=["-C", "0.25"]) # 训练模型 classifier.build_classifier(data) # 创建评价对象 evaluation = Evaluation(data) # 进行交叉验证测试 evaluation.crossvalidate_model(classifier, data, 10, Random(1)) print(evaluation.summary()) ``` 此段代码展示了基本的工作流——即读取外部存储的数据源、指定目标变量的位置关系、挑选合适的预测模型加以拟合求解，再经由k折交叉检验方式获取泛化能力指标反馈给使用者参考。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值