大数据挖掘实验报告材料-实验1-Weka基础操作

weka实验报告
Weka实验报告
Weka是一款流行的数据挖掘工具，它提供了丰富的机器学习算法和数据预处
理工具，使得数据分析和模型建立变得更加简单和高效。

在本次实验中，我们
将使用Weka工具进行数据分析和模型建立，以探索其在实际应用中的效果和
性能。

实验数据集选取了UCI机器学习库中的经典数据集“鸢尾花数据集”，该数据集
包含了150个样本，每个样本包括了4个特征和一个类别标签。

我们首先使用Weka进行数据预处理，包括缺失值处理、特征选择和数据变换等步骤，以保
证数据的质量和可用性。

接着，我们选择了几种常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机和K近
邻等，使用Weka进行模型建立和性能评估。

通过交叉验证和ROC曲线等方法，我们评估了不同算法在该数据集上的分类性能，并比较它们的准确度、召回率
和F1值等指标，以找出最适合该数据集的模型。

实验结果显示，Weka工具在数据预处理和模型建立方面表现出色，能够快速
高效地完成数据分析任务。

在鸢尾花数据集上，我们发现决策树算法和支持向
量机算法表现较好，能够达到较高的分类准确度和稳定性，而K近邻算法的性
能相对较差。

总的来说，Weka作为一款优秀的数据挖掘工具，具有丰富的功能和易用的界面，能够帮助用户快速建立和评估机器学习模型。

通过本次实验，我们对
Weka的性能和效果有了更深入的了解，相信它将在未来的数据分析工作中发
挥重要作用。

weka 数据挖掘实验报告Weka 数据挖掘实验报告引言数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关系和规律的技术。

Weka 是一款流行的开源数据挖掘软件，它提供了丰富的算法和工具，可以帮助用户进行数据挖掘分析。

本实验旨在使用Weka软件对一个真实数据集进行挖掘分析，并得出相关结论。

实验设计本次实验选择了一个关于房价预测的数据集，其中包含了房屋的各种属性（如面积、地理位置、建筑年代等）以及其对应的销售价格。

我们将使用Weka软件中的不同算法来对这个数据集进行挖掘分析，比较它们的效果和性能。

实验步骤1. 数据预处理：首先，我们对数据集进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、标准化数据等操作，以确保数据的质量和一致性。

2. 特征选择：接着，我们使用Weka中的特征选择算法来确定哪些属性对于房价预测是最重要的，从而减少模型的复杂度和提高预测准确性。

3. 模型建立：然后，我们尝试了不同的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）来建立房价预测模型，并使用交叉验证等方法来评估模型的性能。

4. 结果分析：最后，我们对比了不同算法的预测效果和性能指标，得出了相关结论并提出了改进建议。

实验结果经过实验分析，我们发现决策树算法在这个数据集上表现较好，其预测准确性和泛化能力都较高。

而支持向量机和神经网络算法虽然在训练集上表现良好，但在测试集上的表现并不理想。

此外，特征选择对于模型的性能和复杂度也有着重要的影响。

结论与展望本实验通过Weka软件对房价预测数据集进行了挖掘分析，得出了不同算法的性能比较和结论。

未来，我们将进一步探索更多的数据挖掘技术和算法，以提高模型的预测准确性和实用性。

总结Weka 数据挖掘实验报告通过对房价预测数据集的挖掘分析，展示了Weka软件在数据挖掘领域的应用和优势。

通过本次实验，我们不仅对数据挖掘的流程和方法有了更深入的理解，也为未来的数据挖掘工作提供了一定的参考和借鉴。

数据挖掘-WEKA
实验报告二
姓名及学号：杨珍20131198
班级：卓越计科1301
指导老师：吴珏老师
一、实验内容
1、分类算法：（掌握weka中分类算法的使用）
1）掌握决策树分类算法（C4.5，CART算法）
2）打开数据集weahter.nominal.arrf，使用C4.5分类器（C4.5算法在Weka 中是作为一个分类器来实现的，名称为J48）构建决策树。

3）对结果进行分析。

4）使用贝叶斯网络编辑器编辑贝叶斯网络。

（选做）
二、实验步骤
(1)打开数据集weahter.nominal.arrf
(2)采用J48构建决策树
J48的结果
J48的在窗口的可视化：
J48的决策树可视化结果：
(3)采用FilterClassifier构建决策树
FilterClassifier的数据结果
(4)使用贝叶斯
贝叶斯的可视化结果：
思考与分析
使用FilterClassifier和J48，并采用有监督的二元离散化，与只使用J48处理原始数据的结果想比较。

为何从离散化后的数据构建决策树，比直接从原始数据构建决策树，有更好的预测效果？
(1)算法需要，例如决策树，NativeBayes等算法本身不能直接使用连续型变量，连续型数据只有经过离散化处理后才能进入算法引擎。

(2)离散化可以有效地克服数据中隐藏的缺陷，是模型更加稳定。

(3)有利于对非线性数据关系进行诊断和描述：对连续型数据进行离散化后，自变量和目标变量之间的关系变得清晰化。

数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本次实验的目的是使用WEKA软件对一个数据集进行数据挖掘，并通过数据挖掘的方法来预测数据集中其中一特定变量的值。

二、实验流程1. 数据集的导入：首先，我们将数据集导入WEKA软件中。

在WEKA主界面中，选择“Explorer”选项，并在弹出的窗口中选择“Open File”选项，然后选择要导入的数据集文件即可。

2. 数据预处理：在导入数据集后，我们需要对数据集进行预处理。

预处理的目的是为了提高数据挖掘的准确性和可靠性。

在WEKA中，我们可以通过选择“Preprocess”选项进行数据预处理。

常见的数据预处理方法有缺失值处理、异常值处理、离散化、标准化等。

3. 数据分析与建模：在数据预处理完成后，我们需要进行数据分析和建模。

在WEKA中，我们可以使用分类、回归、聚类等方法进行数据分析。

在本次实验中，我们选择使用朴素贝叶斯分类器进行数据分析与建模。

在WEKA中，我们可以通过选择“Classify”选项，并在弹出的窗口中选择“NaiveBayes”选项来使用朴素贝叶斯分类器。

4.模型评估与优化：在完成数据分析与建模后，我们需要对模型进行评估与优化。

在WEKA中，我们可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法进行模型评估。

根据评估结果，我们可以对模型进行优化，以提高模型的准确性和可靠性。

5.结果可视化：最后，我们可以对挖掘结果进行可视化展示。

在WEKA中，我们可以使用图表和图形来展示挖掘结果。

根据可视化结果，我们可以更加直观地理解和分析挖掘结果。

三、实验结果与分析在本次实验中，我们选择了一个含有1000个样本的数据集，并使用朴素贝叶斯分类器进行数据挖掘。

经过数据预处理和模型评估，我们最终得到了一个准确率为80%的分类模型。

通过对模型进行优化，我们成功的预测了数据集中其中一特定变量的值。

四、实验总结通过本次实验，我们学习了如何使用WEKA软件进行数据挖掘。

WEKA是一个功能强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理和分析方法，可以帮助我们进行高效准确的数据挖掘。

数据挖掘weka实验报告数据挖掘Weka实验报告引言：数据挖掘是一门利用统计学、人工智能和机器学习等技术从大量数据中提取有用信息的学科。

Weka是一款强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的算法和功能，使得数据挖掘变得更加容易和高效。

本文将对Weka进行实验，探索其在数据挖掘中的应用。

一、数据集选择和预处理在本次实验中，我们选择了一个关于房价的数据集作为实验对象。

该数据集包含了房屋的各种属性，如面积、位置、卧室数量等，以及对应的房价。

首先，我们需要对数据集进行预处理，以便更好地进行数据挖掘。

1. 缺失值处理在数据集中，我们发现了一些缺失值。

为了保证数据的完整性和准确性，我们采用了Weka提供的缺失值处理方法，如删除缺失值、插补缺失值等。

通过比较不同方法的效果，我们选择了最适合数据集的缺失值处理方式。

2. 特征选择数据集中可能存在一些冗余或无关的特征，这些特征对于数据挖掘的结果可能没有太大的贡献。

因此，我们使用Weka中的特征选择算法，如信息增益、卡方检验等，来选择最具有代表性和相关性的特征。

二、数据挖掘算法应用在预处理完成后，我们开始应用各种数据挖掘算法，探索数据集中隐藏的规律和模式。

1. 分类算法我们首先尝试了几种分类算法，如决策树、朴素贝叶斯等。

通过比较不同算法的准确率、召回率和F1值等指标，我们找到了最适合该数据集的分类算法，并对其进行了优化。

2. 聚类算法除了分类算法，我们还尝试了一些聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。

通过可视化聚类结果，我们发现了数据集中的一些簇，从而更好地理解了数据集的结构和分布。

3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项集之间关系的方法。

我们使用了Apriori算法来挖掘数据集中的关联规则，并通过支持度和置信度等指标进行评估。

通过发现关联规则，我们可以了解到不同属性之间的相关性和依赖性。

三、实验结果分析通过实验，我们得到了一系列数据挖掘的结果。

根据实验结果，我们可以得出以下结论：1. 分类算法的准确率较高，可以用于预测房价等问题。

数据挖掘WEKA实验报告一、实验目的本实验旨在使用WEKA数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘，探索其中的隐藏规律和关联关系，为决策提供科学依据。

二、实验过程1.数据集选择2.数据预处理首先，对数据集进行了探索性数据分析，了解数据的特征和分布情况。

随后，针对缺失数据和异常值进行了处理操作，采用了替换和删除的策略，以保证数据的质量和准确性。

3.特征选择使用WEKA提供的属性选择过程，对数据集中的特征进行了选择。

通过比较不同的特征选择算法（如信息增益、卡方检验、相关系数等），选取了最优的特征子集用于后续的建模。

4.分类建模为了预测年收入水平，我们选择了几个常用的分类算法进行建模和评估。

包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林和支持向量机等。

对于每一种算法，我们使用了10折交叉验证的方式进行模型的训练和测试，并记录了准确率、召回率和F1值等指标作为评估结果。

5.结果分析通过比较不同算法的评估结果，我们发现随机森林算法在该数据集上的表现最好，准确率达到了80％以上。

决策树和朴素贝叶斯算法也有不错的表现，分别达到了75％和70％的准确率。

而支持向量机算法的准确率相对较低，仅为60％左右。

三、实验总结通过本次实验，我们学习并掌握了使用WEKA工具进行数据挖掘的基本操作和流程。

通过数据预处理、特征选择和分类建模等步骤，我们成功地对给定的数据集进行了分析和挖掘，并得到了有意义的结果。

但是需要注意的是，数据挖掘并非一种万能的解决方案，其结果也往往受到多个因素的影响。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法和方法，并对结果进行合理的解释和评估。

综上所述，本次实验为我们提供了一个良好的实践机会，帮助我们理解和掌握数据挖掘的基本理论和技术，为今后的科学研究和决策提供了有力的支持。

weka数据挖掘实验报告Weka数据挖掘实验报告。

数据挖掘是一门利用各种算法和技术来发现数据中隐藏模式和规律的学科，而Weka作为一款开源的数据挖掘软件，提供了丰富的算法和工具，可以帮助用户进行数据挖掘实验和分析。

本实验旨在利用Weka软件对给定的数据集进行数据挖掘分析，并撰写实验报告，以总结实验过程和结果。

首先，我们使用Weka软件载入了所提供的数据集，并对数据进行了初步的观察和分析。

数据集包括了多个属性和类别，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和离群点等。

在数据预处理完成后，我们选择了适当的数据挖掘算法进行建模和分析，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

在进行分类分析时，我们选择了决策树算法进行建模，并通过交叉验证和混淆矩阵等方法对模型进行评估。

通过实验结果发现，决策树算法在该数据集上表现良好，能够对数据进行有效的分类和预测。

接着，我们进行了聚类分析，选择了K 均值算法对数据进行聚类，并对聚类结果进行了可视化展示和分析。

在关联规则挖掘方面，我们利用Apriori算法挖掘了数据集中的频繁项集和关联规则，并对规则进行了解释和应用。

总结本次实验，我们通过Weka软件对给定的数据集进行了全面的数据挖掘分析，包括数据预处理、分类、聚类和关联规则挖掘等。

实验结果表明，在该数据集上我们成功地应用了Weka软件提供的算法和工具，得到了有意义的分析结果，并对数据集中的模式和规律进行了深入挖掘和分析。

通过本次实验，我们不仅熟悉了Weka软件的使用方法，还加深了对数据挖掘理论和算法的理解，提升了数据分析和挖掘的能力。

综上所述，本实验报告总结了我们在Weka软件上进行的数据挖掘实验过程和结果，通过实验我们对数据挖掘的方法和技术有了更深入的理解和应用。

希望通过本次实验，能够对数据挖掘领域的学习和研究有所帮助，为今后的数据分析工作打下坚实的基础。

weka 数据挖掘实验报告Weka数据挖掘实验报告数据挖掘作为一种重要的技术手段，在当今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。

在各个领域，人们都需要从大量的数据中挖掘出有价值的信息，以便做出更好的决策。

而Weka作为一款强大的开源数据挖掘工具，为我们提供了丰富的算法和功能，使得数据挖掘变得更加高效和便捷。

在本次实验中，我们使用Weka对一份关于电子商务网站用户行为的数据集进行了分析和挖掘。

首先，我们导入了数据集并对其进行了初步的探索。

通过查看数据的属性和统计信息，我们对数据集有了初步的了解。

接下来，我们使用Weka提供的数据可视化功能，绘制了数据的散点图、直方图和箱线图等，以便更好地观察数据的分布和特征。

然后，我们选择了一些常用的数据挖掘算法，并对数据进行了建模和训练。

首先，我们使用了决策树算法来预测用户是否会购买某个商品。

通过对数据集进行训练和测试，我们得到了一个准确率较高的模型。

接着，我们尝试了聚类算法，将用户分为不同的群组。

通过对聚类结果的分析，我们可以发现不同群组之间的差异和相似之处，从而更好地理解用户的行为模式。

此外，我们还尝试了关联规则挖掘算法，以探索用户购买行为中的关联关系。

通过设置适当的支持度和置信度阈值，我们挖掘出了一些有意义的关联规则。

这些规则可以帮助电子商务网站了解用户的购买习惯，从而有针对性地进行商品推荐和促销活动。

在实验过程中，我们发现Weka提供了丰富的功能和算法，使得数据挖掘变得更加简单和高效。

无论是数据预处理、特征选择还是模型训练，Weka都提供了直观易用的界面和命令行工具。

同时，Weka还支持多种数据格式的导入和导出，方便我们与其他工具进行数据交互和集成。

然而，我们也遇到了一些挑战和问题。

首先，数据集中存在缺失值和异常值，这对于数据挖掘的准确性和稳定性造成了一定的影响。

其次，选择合适的算法和参数也需要一定的经验和技巧。

在实验中，我们通过多次尝试和比较，才找到了最适合我们数据集的算法和参数设置。

weka 聚类实验报告Weka 聚类实验报告引言聚类是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象划分为不同的组别，使得同一组别内的对象具有相似的特征。

Weka 是一款流行的数据挖掘工具，其中包含了丰富的聚类算法，如K-means、DBSCAN、EM 等。

本实验旨在利用Weka 进行聚类实验，探索不同算法对数据集的聚类效果。

实验设计本次实验选择了UCI数据集中的Iris 数据集，该数据集包含了150 条记录，每条记录包括了4 个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个类别标签（鸢尾花的品种）。

我们将利用Weka 中的K-means、DBSCAN 和EM 等算法对该数据集进行聚类，并比较它们的聚类效果。

实验步骤1. 数据预处理：首先，我们将数据集导入Weka，并进行数据预处理，包括缺失值处理、标准化等操作。

2. K-means 聚类：利用Weka 中的K-means 算法对数据集进行聚类，并选择合适的聚类数目。

3. DBSCAN 聚类：利用Weka 中的DBSCAN 算法对数据集进行聚类，并调节合适的参数。

4. EM 聚类：利用Weka 中的EM 算法对数据集进行聚类，并选择合适的分布类型。

实验结果经过实验，我们得到了以下聚类结果：1. K-means 聚类：选择3 个聚类中心，得到了较好的聚类效果，三个类别分别对应于数据集中的三种鸢尾花品种。

2. DBSCAN 聚类：通过调节参数，我们得到了较好的聚类效果，但需要注意对噪声点的处理。

3. EM 聚类：选择高斯混合模型作为分布类型，得到了较好的聚类效果，但需要注意模型的收敛情况。

结论本次实验利用Weka 进行了聚类实验，并比较了K-means、DBSCAN 和EM 等算法的聚类效果。

通过实验结果，我们发现K-means 算法在该数据集上表现较好，能够有效地将数据集分为三个类别，对应于三种鸢尾花品种。

DBSCAN 算法和EM 算法也取得了较好的聚类效果，但需要注意参数的调节和模型的收敛情况。

基于weka的数据挖掘实验报告基于Weka的数据挖掘实验报告数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联的技术。

Weka是一个流行的数据挖掘工具，它提供了各种算法和工具，可以帮助研究人员和分析师挖掘数据中的有用信息。

在本实验中，我们将使用Weka来进行数据挖掘，并撰写实验报告，以展示我们的研究成果和结果。

实验目的：本次实验的目的是使用Weka工具对给定的数据集进行数据挖掘分析，探索数据中的模式和规律，并利用挖掘结果进行预测和决策。

实验步骤：1. 数据收集和准备：首先，我们需要收集并准备实验所需的数据集。

在本次实验中，我们选择了一个包含大量样本和多个属性的数据集，以便进行全面的数据挖掘分析。

2. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等步骤，以确保数据的质量和完整性。

3. 数据挖掘算法选择：Weka工具提供了多种数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

我们将根据实验需求选择合适的算法进行分析。

4. 模型建立和评估：在选择了合适的算法后，我们将使用Weka工具建立数据挖掘模型，并对模型进行评估和验证，以确保模型的准确性和可靠性。

5. 结果分析和报告撰写：最后，我们将对实验结果进行分析和总结，并撰写实验报告，以展示我们的研究成果和发现。

实验结果：通过使用Weka工具进行数据挖掘分析，我们得到了一些有价值的挖掘结果和模型预测。

我们发现了数据中的一些隐藏模式和规律，并利用挖掘结果进行了一些预测和决策，为实验提供了有益的信息和见解。

结论：本次实验通过使用Weka工具进行数据挖掘分析，取得了一些有意义的研究成果和结果。

Weka工具提供了丰富的算法和工具，可以帮助研究人员和分析师挖掘数据中的有用信息，为决策和预测提供支持。

我们相信，通过不断的实验和研究，我们可以进一步挖掘数据中的更多有价值的信息和知识。

weka数据挖掘实验报告Weka数据挖掘实验报告。

一、实验目的。

本次实验旨在利用Weka软件进行数据挖掘实验，通过对给定数据集的分析和挖掘，探索数据之间的关系和规律，进而为实际应用提供决策支持和信息挖掘。

二、实验环境。

本次实验使用Weka软件进行数据挖掘实验，Weka是一款开源的数据挖掘软件，提供了丰富的数据挖掘和机器学习算法，并且具有直观的用户界面，方便用户进行数据挖掘实验。

三、实验步骤。

1. 数据导入，首先，我们将给定的数据集导入到Weka软件中，以便进行后续的数据挖掘分析。

2. 数据预处理，在导入数据后，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据平滑和数据变换等，以确保数据的质量和完整性。

3. 数据探索，接下来，我们对数据进行探索性分析，包括对数据的描述性统计分析、数据可视化和相关性分析，以了解数据的分布和特征之间的关系。

4. 数据建模，在完成数据探索后，我们将选择合适的数据挖掘算法，建立数据挖掘模型，并对模型进行训练和评估。

5. 模型评估，最后，我们将对建立的数据挖掘模型进行评估，包括模型的准确率、召回率、精确率和F1值等指标的评估，以确定模型的预测能力和泛化能力。

四、实验结果分析。

经过以上步骤的实验操作和分析，我们得到了如下的实验结果：1. 数据预处理，在数据预处理过程中，我们对数据进行了缺失值处理和异常值处理，确保了数据的完整性和准确性。

2. 数据探索，通过对数据的描述性统计分析和可视化分析，我们发现了数据之间的一些潜在关系和规律，为后续的数据建模提供了参考。

3. 数据建模，在选择了合适的数据挖掘算法后，我们建立了数据挖掘模型，并对模型进行了训练和评估，得到了较好的模型效果。

4. 模型评估，最后，我们对建立的数据挖掘模型进行了评估，得到了较高的准确率和召回率，表明模型具有较好的预测能力和泛化能力。

五、实验总结。

通过本次实验，我们深入学习了Weka软件的使用方法和数据挖掘的基本流程，掌握了数据挖掘的关键技术和方法。

Southwest university of science and technology 数据挖掘实验报告实验一学院名称计算机科学与技术专业名称软件1201学生姓名李亚才学号********指导教师吴珏二〇一五年十一月一、实验要求掌握weka中聚类算法并分析结果二、实验平台Xp weka三、实验内容1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境）2、实验数据预处理。

（掌握weka中数据预处理的使用）对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。

1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。

2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。

3）、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high 的全部实例。

4）、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。

四、实验步骤和结果打开weather.nominal.arff文件：进行remove操作：在choose列表中选择weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器：运行结果如下：加载glass文件：对RI,Ba进行离散化，结果如下：五、思考与分析1、使用数据集编辑器打开weather.nominal.arrf文件，实例编号为2的分类属性值是多少？答：实例2类属性有hot，mild，cool三个2、加载weather.nomina.arrf文件后，temperature属性可以有哪些合法值？答：有hot，mild，cool。

WEKA使用实验报告一、实验目的数据挖掘是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。

在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类与回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在有用的信息。

WEKA是一种开源的数据挖掘工具。

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，非商业化的数据挖掘工具，其源代码可从(./ml/weka/)得到，我们在本次实验中所使用到的相关数据，也是从该处获得的。

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。

本次试验，我们要通过学习WEKA工具的使用，与上课内容相结合，针对某些数据挖掘算法建立起数据挖掘模型，进而对数据分析技术有更深层次的了解。

二、实验准备在启动WEKA时，会弹出GUI选择器，选择使用WEKA和数据的四种方式。

如下图所示：在本次试验中，我们只选择Explorer选项。

Explorer是普通用户最常用的一个界面。

用户可以从ARFF文件（WEKA使用的一种文本文件格式）或网页或数据库中读取数据集。

打开数据文件后，可以选择算法对数据进行预处理。

这时窗体上给出了这个数据集的一些基本特征，如含有多少属性，各属性的一些简单统计量，右下方还给出一些可视化效果图。

这些都是比较直观的分析，如果想发现隐藏在数据集背后的关系，还需要选择WEKA提供的各种分类、聚类或关联规则的算法。

界面如下图所示：上图是打开Explorer界面，导入软件自身所带的训练集“segment.arff”文件后所呈现的界面。

我们也可以查看该训练集中的数据，如下图所示：三、实验内容1.贝叶斯算法点“Choose”按钮选择“bayes”，这是WEKA中实现的贝叶斯算法。

数据挖掘W E K A实验报告Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT数据挖掘-WAKA实验报告一、WEKA软件简介在我所从事的证券行业中，存在着海量的信息和数据，但是这些数据日常知识发挥了一小部分的作用，其包含了大量的隐性的信息并不为所用，但是却可以为一些公司的决策和对客户的服务提供不小的价值。

因此,我们可以通过一些数据采集、数据挖掘来获得潜在的有价值的信息。

数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。

在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类于回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在的有用的信息。

数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。

WEKA的出现让我们把数据挖掘无需编程即可轻松搞定。

WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目，全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis）。

WEKA是由JAVA编写的，WEKA得到，并且限制在GBU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。

是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件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。

安装WEKA也十分简单，首相要下载安装JDK环境，JDK在这个页面可以找到它的下载。

点击JDK6之后的Download按钮，转到下载页面。

选择Accepct，过一会儿页面会刷新。

我们需要的是这个WindowsOfflineInstallation,，点击它下载。

学生实验报告学院：信息管理学院课程名称：数据挖掘教学班级：B01姓名：学号：页脚内容1实验报告1. 实验目的和要求：（1）Explorer界面的各项功能；注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。

（2）Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍；①Explorer-Preprocess-edit，弹出Viewer对话框；页脚内容2②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer，打开ARFF-Viewer窗口。

（3）ARFF文件组成。

2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果）2.1 Explorer界面的各项功能2.1.1 初始界面示意其中：explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。

Experimenter：实验者选项，提供不同数值的比较，发现其中规律。

KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法，初学者应用较少。

Simple CLI ：命令行窗口，有点像cmd 格式，非图形界面。

2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍（1）任务面板页脚内容3Preprocess（数据预处理）：选择和修改要处理的数据。

Classify（分类）：训练和测试分类或回归模型。

Cluster（聚类）：从数据中聚类。

聚类分析时用的较多。

Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。

Select Attributes（选择属性）：选择数据中最相关的属性。

Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图。

（2）常用按钮页脚内容4Openfile：打开文件Open URL：打开URL格式文件Open DB：打开数据库文件Generate：数据生成Undo：撤销操作Edit：编辑数据Save：保存数据文件，可实现文件格式的转换，比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。

（3）筛选数据页脚内容5Choose：从这个按钮进去可以选择某个过滤器对数据进行筛选，数据预处理一般使用这个。

简介和回归简介什么是数据挖掘？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就会发现自己处于极大的劣势。

那么，您如何能让您和您的公司跟上数据挖掘的大潮呢？我们希望能够回答您所有关于数据挖掘的初级问题。

我们也希望将一种免费的开源软件 Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) 介绍给您，您可以使用该软件来挖掘数据并将您对您用户、客户和业务的认知转变为有用的信息以提高收入。

您会发现要想出色地完成挖掘数据的任务并不像您想象地那么困难。

此外，本文还会介绍数据挖掘的第一种技术：回归，意思是根据现有的数据预测未来数据的值。

它可能是挖掘数据最为简单的一种方式，您甚至以前曾经用您喜爱的某个流行的电子数据表软件进行过这种初级的数据挖掘（虽然 WEKA 可以做更为复杂的计算）。

本系列后续的文章将会涉及挖掘数据的其他方法，包括群集、最近的邻居以及分类树。

（如果您还不太知道这些术语是何意思，没关系。

我们将在这个系列一一介绍。

）回页首什么是数据挖掘？数据挖掘，就其核心而言，是指将大量数据转变为有实际意义的模式和规则。

并且，它还可以分为两种类型：直接的和间接的。

在直接的数据挖掘中，您会尝试预测一个特定的数据点—比如，以给定的一个房子的售价来预测邻近地区内的其他房子的售价。

在间接的数据挖掘中，您会尝试创建数据组或找到现有数据内的模式—比如，创建“中产阶级妇女”的人群。

实际上，每次的美国人口统计都是在进行数据挖掘，政府想要收集每个国民的数据并将它转变为有用信息。

数据挖掘-WAKA实验报告一、WEKA软件简介在我所从事的证券行业中，存在着海量的信息和数据，但是这些数据日常知识发挥了一小部分的作用，其包含了大量的隐性的信息并不为所用，但是却可以为一些公司的决策和对客户的服务提供不小的价值。

因此,我们可以通过一些数据采集、数据挖掘来获得潜在的有价值的信息。

数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。

在数据挖掘中计算机以电子化的形式存储数据，并且能自动的查询数据，通过关联规则、分类于回归、聚类分析等算法对数据进行一系列的处理，寻找和描述数据里的结构模式，进而挖掘出潜在的有用的信息。

数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题。

WEKA的出现让我们把数据挖掘无需编程即可轻松搞定。

WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目，全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis）。

WEKA是由JAVA编写的，WEKA得到，并且限制在GBU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。

是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件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。

安装WEKA也十分简单，首相要下载安装JDK环境，JDK在这个页面可以找到它的下载。

点击JDK6之后的Download按钮，转到下载页面。

选择Accepct，过一会儿页面会刷新。

我们需要的是这个WindowsOfflineInstallation,Multi-languagejdk-6-windows-i586.exe5 3.16MB，点击它下载。

也可以右键点击它上面的链接，在Flashget等工具中下载。