weka(数据挖掘软件) v3.8中文版

weka3.8汉化版是一款专业的数据挖掘软件，集数据预处理、学习算法和评估方法等为一体，为用户提供简单的算法学习比较环境，通过接口可以实现自己的数据挖掘算法。新版本仅支持64位系统，有需要的朋友可以下载！

weka3.8功能

原理与实现

聚类分析中的“类”(cluster)和前面分类的“类”(class)是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把 所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近;而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实 例来说，这个距离通常指欧氏距离。

模型应用

现在我们要用生成的模型对那些待预测的数据集进行预测了。注意待预测数据集和训练用数据集各个属性的设置必须是一致的。即使你没有待预测数据集的Class属性的值，你也要添加这个属性，可以将该属性在各实例上的值均设成缺失值。

在“Test Opion”中选择“Supplied test set”，并且“Set”成你要应用模型的数据集，这里是“bank-new.arff”文件。

现在，右键点击“Result list”中刚产生的那一项，选择“Re-evaluate model on current test set”。右边显示结果的区域中会增加一些内容，告诉你该模型应用在这个数据集上表现将如何。如果你的Class属性都是些缺失值，那这些内容是无意义 的，我们关注的是模型在新数据集上的预测值。

现在点击右键菜单中的“Visualize classifier errors”，将弹出一个新窗口显示一些有关预测误差的散点图。点击这个新窗口中的“Save”按钮，保存一个Arff文件。打开这个文件可以看到在倒 数第二个位置多了一个属性(predictedpep)，这个属性上的值就是模型对每个实例的预测值。

建模结果

OK，选上“Cross-validation”并在“Folds”框填上“10”。点“Start”按钮开始让算法生成决策树模型。很快，用文 本表示的一棵决策树，以及对这个决策树的误差分析等等结果出现在右边的“Classifier output”中。同时左下的“Results list”出现了一个项目显示刚才的时间和算法名称。如果换一个模型或者换个参数，重新“Start”一次，则“Results list”又会多出一项。

WEKA3.8 导入libsvm的方法

WEKA 3.8(应该版本3.6以上就不可以用上述方法集成libsvm了)导入libsvm，需要从 WEKA GUI Chooser首页，tools菜单下的Package Manager里边下载，操作如图所示。

按下图数字标记操作：

1：选中All

2：输入“libsvm”，回车

3：Package里边就会出现结果，然后选中

4：单击“install”按钮

5：在右边5的位置可以看到安装进度条

在打开“Explorer”面板，在classify下的function里边可以找到libsvm了。

软件说明

WEKA文件相关术语

表格里的一个横行称作一个实例(Instance)，相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性(Attribute)，相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。上图中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。

WEKA存储数据的格式是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件，这是一种ASCII文本文件。上图所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。

文件内容说明

识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行(或全是空格的行)将被忽略。以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。

除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。

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。

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。

关系声明

关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为@relation

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)。

属性声明

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它对应的“@attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型。

这些声明语句的顺序很重要。首先它表明了该项属性在数据部分的位置。例如，“humidity”是第三个被声明的属性，这说明数据部分那些被逗号分开的列中，第三列数据85 90 86 96 ... 是相应的“humidity”值。其次，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。属性声明的格式为

@attribute

其中是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。

数值属性

数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们都当作实数看待。

标称属性

标称属性由列出一系列可能的类别名称并放在花括号中：{, ,

, ...} 。数据集中该属性的值只能是其中一种类别。

例如如下的属性声明说明“outlook”属性有三种类别：“sunny”，“overcast”和“rainy”。而数据集中每个实例对应的“outlook”值必是这三者之一。

@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}

如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。