使用weka进行数据挖掘

最新推荐文章于 2025-05-08 13:45:50 发布
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分类专栏： data mining & machine learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjsghww/article/details/51602004
本文详细介绍了如何将数据转换为Weka可处理的ARFF格式，进行了数据预处理，使用Weka的分类器如J48、SVM等进行分类，并通过十折交叉验证评估了分类效果。结果显示SVM表现最佳，Kappa统计量、平均绝对误差和相对误差均表明分类精度高。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

weka参考教程：

http://wenku.baidu.com/link?url=uKstwSTwVK8bn8EqAUElOhkgEZUQDPJbIpOAbTm65JFcJdgAVKVGePetXLikzUl9GB__VPUAfmD7CbQ_kT9XI3_49mwJjM1S4llBDxlMoAa

首先，本次数据挖掘的使用的数据集是从UCI机器学习知识库中下载的car evaluation，下载地址：

http://archive.ics.uci.edu/ml/

一、将下载好的格式转化为weka可以处理的arff格式

下载好之后文件的大小格式如下图

可以先用MATLAB打开这几个文件看一下里面是什么内容，car.c45-names是以c4.5格式存储的姓名文件，里面包含属性取值和类别。car.names是说明文档，car.data是数据。

怎样把car.data变成weka可以处理的arff文件呢？ 首先把car.data改后缀名变成car.csv，然后在weka -> Explorer -> Open file打开csv文件另存为arff文件就可以了。一开始我在data文件里面加入了这么几句话：

我添加了@语句，但是用excel打开csv文件后发现它是这样的：

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10、使用Weka进行数据挖掘与机器学习
Apple的专栏
05-20 18
本文详细介绍了如何使用Weka进行数据挖掘和机器学习任务，涵盖了从数据加载、预处理到模型训练和评估的全过程。Weka作为一款功能强大的开源工具，支持多种算法，如决策树（J48）、贝叶斯网络、多层感知器、支持向量回归（SMOreg）、投票感知器（VotedPerceptron）以及集成学习方法（如Bagging和AdaBoost）等。同时，还讲解了属性选择、模型评估等高级功能，并通过一个CPU性能预测的实际案例展示了Weka的完整应用流程。无论对于初学者还是有经验的数据科学家，Weka都是一款非常实用的工具。
【项目实战】数据挖掘工具Weka
本本本添哥
08-21 1164
Weka（怀卡托智能分析环境，Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款免费的、非商业化的、基于Java环境下开源的数据挖掘工具。它提供了一套完整的数据挖掘功能，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则挖掘以及可视化等功能。Weka 官方网站Weka 的 GitHub 仓库Weka 的官方文档专业术语：: 从大量数据中提取有用信息的过程。: 计算机通过经验自动改进的能力。: 将数据分配到预定义的类别中。Regression: 预测连续值的过程。
weka 资料集合
linglingbaby的专栏
08-09 4641
本文转载自：http://datadig.blog.163.com/blog/static/1712299282010817111914241/   从前年开始使用weka最数据挖掘方面的研究，到现在有一年半的时间了。看到我们同组的兄弟写了关于weka方面的总结，我也想整理一
Weka数据挖掘实用教程：从理论到实践
最新发布
weixin_29717341的博客
05-08 748
数据挖掘是现代IT和数据分析领域中不断发展的关键环节。随着大数据的兴起，企业和研究者越来越重视从海量信息中提取有用知识和模式的能力。Weka是一个流行的开源数据挖掘工具，它集成了大量用于数据挖掘任务的机器学习算法。它为数据科学家和研究人员提供了一个易于使用的界面，同时允许用户通过内置函数或API进行高级编程。Weka，全称Waikato Environment for Knowledge Analysis，基于Java开发，并且最初由新西兰怀卡托大学开发。
基于weka的数据挖掘开发技术分析研究
葛明的博客
12-26 3248
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进行数据挖掘
10-20
如何运用WEKA进行数据挖掘，本文档进行了相关说明！希望对大家有帮助！
使用Weka进行数据挖掘
weixin_34080571的博客
10-22 1335
1.简介 数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（W...
[转载]用weka进行数据挖掘
beifenggo
01-18 148
什么是数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来...
weka数据挖掘
weixin_34203832的博客
05-17 315
基础知识:数据挖掘:将大量数据转变为有实际意义的模式和规则，分为两种:直接的和间接的数据挖掘的最终目标就是要创建一个模型,这个模型可改进您解读现有数据和将来数据的方式。数据挖掘的核心就是将正确的模型应用于数据。第一种技术是回归，用来基于其他的示例数据预测一个数值输出（比如房屋价值）。第二种技术是分类（即分类树或决策树），用来创建一个实际的分支树来预测某个未知数据点的输出值。第...
使用Weka进行数据挖掘与机器学习
weixin_53840353的博客
08-06 2285
在当前大数据时代，数据挖掘与机器学习已经成为了不可或缺的技术。而Weka是一个非常流行的机器学习软件，它提供了一整套的机器学习算法和数据处理工具。Weka不仅支持命令行操作和GUI，还提供了Java API，非常适合Java开发者进行数据挖掘和机器学习任务。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Weka进行数据挖掘与机器学习。我们将介绍Weka的基本概念，展示如何使用其Java API进行数据预处理、建模、评估和预测。我们会通过具体的代码示例来帮助读者更好地理解这一过程。
使用Weka进行数据挖掘.docx
07-18
### 使用Weka进行数据挖掘的关键知识点 #### 一、Weka概述 - **定义与特点**： - Weka（怀卡托智能分析环境/Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款免费、开源的机器学习与数据挖掘软件，适用于Java...
数据挖掘工具(weka教程)
10-19
由于Weka的开源、易操作等优点，可供各类人群学习、使用。如果是一位数据挖掘算法的研究者，可以把自己的算法放在这个平台上，然后从海量数据中发掘其背后隐藏的种种关系。如果是数据挖掘的初学者，这是最好的学习平台，它不但简单易学，还提供了八个数据挖掘、统计学上的经典案例供您参考；如果在工作中有大量的数据需要分析，Weka也许能帮您发现更大的商机。
数据挖掘工具(weka教程).ppt
12-07
WEKA简介 数据格式 数据准备 属性选择 可视化分析 分类预测 关联分析 聚类分析 扩展WEKA
基于WEKA的高校图书馆流通数据的数据挖掘实例
10-09
weka是一款由Waikato大学研究的基于Java 的用于数据挖掘和知识发现的开源项目, 其中集成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、关联规则挖掘、分类、聚类等, 并提供了丰富的可视化功能。同时, 由于其是一款开源软件, 所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。文章介绍了利用开源软件WEKA 作为数据挖掘工具, 通过Apriori 算法, 对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析。
WEKA聚类分析实例代码
11-27
weka智能分析示例代码，主要实现了聚类分析功能。
利用weka进行数据挖掘——基于Apriori算法的关联规则挖掘实例
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fengxiandada的博客
03-30 1万+
文章目录1. weka安装2. 先分析一个Apriori算法的关联规则挖掘实例3. 利用weka进行数据挖掘3.1 将数据转为ARFF格式3.2 利用weka进行分析4. 参考文章 首先，如果不熟悉weka的使用的话，可以从我的git仓库里面拉取一下weka的相关教程，仓库里面还有包含此次实例的所有资源 1. weka安装 我们可以在weka的官网上下载weka软件：weka官网 如果下载速度慢的话也可以直接从我的git仓库里面拉取这个软件，软件是win64位的weka-3-8-6 然后找到对应版本：
数据挖掘资料———Weka平台入门
洗头冠军的博客
03-24 738
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...
数据挖掘的数据集资源
Junelf's BLOG
06-26 1万+
转：http://bbs.w3china.org/blog/more.asp?name=idmer&id=24017大家做数据挖掘研究时，常常为找不到合适的数据而发愁。在KDNuggets上有Datasets栏目，提供一些数据集，网址为：http://www.kdnuggets.com/datasets/还有另外一个很好的资源网址为：http://kdd.ics.uci.edu/，里面包含
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