WEKA教程：参数设置与关联规则挖掘实战

这篇资源主要介绍了如何使用数据挖掘工具WEKA进行参数设置练习，特别是针对关联规则的挖掘。WEKA是一个广泛使用的开源数据挖掘软件，它提供了丰富的机器学习算法和数据预处理功能。在这个教程中，有两个主要的任务： 任务一的目标是挖掘支持度在10%到100%之间，并且提升度超过1.5的关联规则，同时这些规则必须在提升度排名中位于前100位。为了实现这一目标，用户需要设置以下参数： - `lowerBoundMinSupport` 设置为0.1，表示最小支持度为10% - `upperBoundMinSupport` 设置为1，表示最大支持度为100% - `metricType` 设为 `lift`，即选择提升度作为评价标准 - `minMetric` 设为1.5，确保挖掘出的规则提升度不低于1.5 - `numRules` 设为100，限制返回的关联规则数量不超过100个 任务二则关注挖掘支持度在10%到100%之间，置信度超过0.8，并且置信度排在前100位的分类关联规则。为此，需要调整以下参数： - `car` 设为 `True`，意味着我们要找的是分类关联规则 - `metricType` 设为 `confidence`，因为此任务要求基于置信度进行挖掘 - `minMetric` 设为0.8，确保挖掘出的规则置信度不小于0.8 - `numRules` 同样设为100，即最多返回100条规则 课程结构涵盖了WEKA的基本操作，包括数据格式、数据准备、属性选择、可视化分析、分类预测、关联分析、聚类分析以及如何扩展WEKA。学习者需要熟悉整个数据挖掘流程，包括数据预处理、选择合适的算法和参数、运行实验以及评估结果。此外，还涉及如何在WEKA中添加新的算法。 WEKA因其强大的功能和易用性，已经成为数据挖掘领域的重要工具。它支持ARFF文件格式，这种格式便于存储属性与实例信息。通过WEKA，用户可以执行各种复杂的数据挖掘任务，如预处理、分类、回归、聚类和关联规则挖掘等。WEKA不仅包含了大量内置的机器学习算法，还允许用户自定义算法，以满足特定的分析需求。