使用Weka进行手写体识别与文本分类实验

"本次数据挖掘作业来自清华大学软件学院，主要内容涉及手写体识别、文本分类和购物篮分析。作业要求使用Weka工具，对手写数字MNIST数据集进行分类，尝试至少三种分类器（如贝叶斯、最近邻KNN、Boost等），并进行10重交叉验证，以达到尽可能高的正确率。同时，需要详细记录实验步骤、结果和参数设置，以便他人复现。此外，作业还包含对20Newsgroups文本数据集的分类和购物篮数据的关联规则挖掘。" 在手写体识别任务中，MNIST数据集是常用的基准数据集，包含大量的手写数字图像。首先，我们需要对数据进行预处理，这可能包括图像的灰度化、归一化、降噪等步骤。然后，将图像转化为特征向量，例如通过像素值提取或者使用PCA等降维方法。接着，利用Weka中的不同分类器进行实验，例如： 1. 贝叶斯分类器（如Naive Bayes）：基于概率理论，假设特征之间相互独立。在Weka中，可以选择SimpleNaiveBayes或者MultinomialNB等。 2. 最近邻KNN（K-Nearest Neighbors）：根据最近的K个邻居的类别来决定当前样本的类别。关键在于选择合适的K值和距离度量方式。 3. Boosting算法（如AdaBoost）：通过组合多个弱分类器形成强分类器，每个弱分类器关注错误分类的样本。 在每种分类器上执行10重交叉验证，调整参数以优化性能。例如，对于KNN，可以尝试不同的K值；对于贝叶斯分类器，可能需要调整平滑参数；对于Boosting，可以改变迭代次数和弱学习器权重。记录下每次实验的正确率，并与MNIST数据集页面上的最优结果进行对比。 对于文本分类部分，20Newsgroups数据集包含20个新闻组的主题，需要使用类似的方法，选择适当的特征提取（如TF-IDF）和分类器（如Naive Bayes、SVM等），同样进行10重交叉验证。 购物篮分析涉及关联规则挖掘，目标是发现商品之间的购买关联。可以使用Apriori、FP-Growth等算法，找出频繁项集和关联规则。调整最小支持度和最小置信度参数，分析结果并解释其商业意义。 完成以上所有任务时，确保详细记录每一步的操作，包括数据预处理、特征选择、分类器选择、参数设置、实验结果以及分析，以便于作业的评估和复现。