1、weka案例实用word文档 18页本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除!= 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! = weka案例篇一:weka之weather实例分析数据格式跟很多电子表格或数据分析软件一样,WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。图1 新窗口打开这里我们要介绍一下WEKA中的术语。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(Attrbute),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WEK
2、A看来,呈现了属性之 间的一种关系(Relation)。图1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。图1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。 需要注意的是,在Windows记事本打开这个文件时,可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。推荐使用UltraEdit这样的字符编辑软件察看ARFF文件的内容。 下面我们来对这个文件的内容
3、进行说明。 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
4、。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。
5、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。WEKA支持的有四种,分别是numeric-数值型-分类(nominal)型string-字符串型date -日期和时间型其中 和 将在下面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”,但是WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意 “integer”,“real”,“numeric”,“date”,“string”这些关键字是区分大小写的,而 “relation”“attribute ”和“date”则不区分。 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。分类属性分类属性由列出一系列可能的类
6、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。字符串属性字符串属性中可以包含任意的文本。这种类型的属性在文本挖掘中非常有用。 示例:ATTRIBUTE LCC string日期和时间属性日期和时间属性统一用“date”类型表示,它的格式是attribute date 其中
7、是这个属性的名称,是一个字符串,来规定该怎样解析和显示日期或时间的格式,默认的字符串是ISO-8601所给的日期时间组合格式“yyyy-MM-ddTHH:mm:ss”。数据信息部分表达日期的字符串必须符合声明中规定的格式要求(下文有例子)。 数据信息数据信息中“data”标记独占一行,剩下的是各个实例的数据。每个实例占一行。实例的各属性值用逗号“,”隔开。如果某个属性的值是缺失值(missing value),用问号“?”表示,且这个问号不能省略。例如:datasunny,85,85,FALSE,no?,78,90,?,yes字符串属性和分类属性的值是区分大小写的。若值中含有空格,必须被引号括
8、起来。例如:relation LCCvsLCSHattribute LCC stringattribute LCSH stringdataAG5, Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.AS262, Science - Soviet Union - History.日期属性的值必须与属性声明中给定的相一致。例如:RELATION TimestampsATTRIBUTE timestamp DATE yyyy-MM-dd HH:mm:ssDATA201X-04-03 12:12:12201X-05-03 12:59:55稀疏数据有的时
9、候数据集中含有大量的0值(比如购物篮分析),这个时候用稀疏格式的数据存贮更加省空间。稀疏格式是针对数据信息中某个实例的表示而言,不需要修改ARFF文件的其它部分。看如下的数据:data0, X, 0, Y, class A0, 0, W, 0, class B用稀疏格式表达的话就是data1 X, 3 Y, 4 class A2 W, 4 class B每个实例用花括号括起来。实例中每一个非0的属性值用 表示。是属性的序号,从0开始计;是属性值。属性值之间仍用逗号隔开。 这里每个实例的数值必须按属性的顺序来写,如 1 X, 3 Y, 4 class A,不能写成3 Y, 1 X, 4 clas
10、s A。 注意在稀疏格式中没有注明的属性值不是缺失值,而是0值。若要表示缺失值必须显式的用问号表示出来。 Relational型属性在WEKA 3.5版中增加了一种属性类型叫做Relational,有了这种类型我们可以像关系型数据库那样处理多个维度了。但是这种类型目前还不见广泛应用,暂不作介绍。 数据准备使用WEKA作数据挖掘,面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好,WEKA还提供了对CSV文件的支持,而这种格式是被很多其他软件所支持的。此外,WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。 在这一节里,我们先以Excel和Matlab为例,说明如何获得CSV文件。然后我们将知
11、道CSV文件如何转化成ARFF文件,毕竟后者才是WEKA支持得最好的。面对一个ARFF文件,我们仍有一些预处理要做,才能进行挖掘任务。 .* - .csv我们给出一个CSV文件的例子(bank-data.csv )。用UltraEdit打开它可以看到,这种格式也是一种逗号分割数据的文本文件,储存了一个二维表格。Excel的XLS文件可以让多个二维表格放到不同的工作表(Sheet)中,我们只能把每个工作表存成不同的CSV文件。打开一个XLS文件并切换到需要转换的工作表,另存为CSV类型,点“确定”、“是”忽略提示即可完成操作。 在Matlab中的二维表格是一个矩阵,我们通过这条命令把一个矩阵存成
12、CSV格式。 csvwrite(filename,matrixname)需要注意的是,Matllab给出的CSV文件往往没有属性名(Excel给出的也有可能没有)。而WEKA必须从CSV文件的第一行读取属性 名,否则就会把第一行的各属性值读成变量名。因此我们对于Matllab给出的CSV文件需要用UltraEdit打开,手工添加一行属性名。注意属性名 的个数要跟数据属性的个数一致,仍用逗号隔开。 .csv - .arff将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。运行WEKA的主程序,出现GUI后可以点击下方按钮进入相应的模块。我们点击进入“Simple CLI”模块提供
13、的命令行功能。在新窗口的最下方(上方是不能写字的)输入框写上 java weka.core.converters.CSVLoader filename.csv filename.arff 即可完成转换。在WEKA 3.5中提供了一个“Arff Viewer”模块,我们可以用它打开一个CSV文件将进行浏览,然后另存为ARFF文件。进入“Exploer”模块,从上方的按钮中打开CSV文件然后另存为ARFF文件亦可。 “Exploer”界面我们应该注意到,“Exploer”还提供了很多功能,实际上可以说这是WEKA使用最多的模块。现在我们先来熟悉它的界面,然后利用它对数据进行预处理。图2 新窗口打开
14、图2显示的是使用3.5版Exploer打开bank-data.csv的情况。我们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。这一节用到的只有“Preprocess”,其他面板的功能将在以后介绍。区域2是一些常用按钮。包括打开数据,保存及编辑功能。我们在这里把bank-data.csv另存为bank-data.arff。在区域3中“Choose”某个“Filter”,可以实现筛选数据或者对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。区域4展示了数据集的一些基本情况。区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并“Remove”就可以删除它们,删除后还可以利用区域2的“Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速勾选的。 在区域5中选中某个属性,则区域6中有关于这个属性的摘要。注意对于数值属性和分类属性,摘要的方式是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。 区域7是区域5中选中属性的直方图。若数据集的最后一个属性(我们说过这是分类或回归任务的默认目标变量)是分类变量
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