WEKA数据离散化教程：实战操作与应用

数据离散化是数据预处理过程中的一个重要步骤，尤其在使用像WEKA这样的数据挖掘工具时，因为某些机器学习算法（如关联分析）只能处理标称型（Nominal）而非数值型（Numeric）属性。在WEKA中，如果遇到数值型属性且需要应用这些算法，我们需要将数值型数据转化为离散的类别。 离散化通常发生在数值型属性取值范围有限的情况下。例如，如果在"bank-data.arff"文件中有一个名为"children"的属性，其值只有四个可能的取值（0, 1, 2, 3），可以通过修改ARFF文件来实现这一转化。原先是： ```@attribute children numeric``` 我们将其更改为： ```@attribute children {0,1,2,3}``` 这样做后，"children"属性的类型就变成了Nominal，适应于需要的算法处理。在WEKA的Explorer环境中，当选择这个属性时，区域6会显示出类型的变化。 WEKA是一个功能强大的数据挖掘和机器学习工具，由新西兰怀卡托大学的Weka小组开发，提供了丰富的功能集，包括数据预处理、各种机器学习算法（如分类、回归、聚类和关联规则学习）、评估方法以及交互式的可视化界面。用户可以通过命令行环境、知识流环境或Explorer界面进行操作，后者特别适合初学者，因为它有直观的8个区域划分，每个区域对应不同的任务面板： 1. 区域1：用于切换不同挖掘任务，如数据预处理（预处理面板）、分类与回归（Classify）、聚类（Cluster）、关联分析（Associate）、选择属性（SelectAttributes）和数据可视化（Visualize）。 2. 区域2：包含常用操作按钮，如数据文件的打开、编辑、保存以及数据转换等，便于用户管理和操作数据。 通过WEKA，用户不仅能利用内置的算法，还可以创建自己的算法，并通过知识流界面进行算法试验，从而实现定制化的数据分析和挖掘。WEKA因其易用性、灵活性和高度认可，在数据挖掘领域占有重要地位，每月下载量超过万次，是研究者和实践者不可或缺的工具之一。