Weka数据挖掘：实战关联、聚类与分类分析

本实验报告主要围绕Weka数据挖掘工具在商务智能与数据挖掘课程中的应用，重点探讨了关联分析、聚类分析和分类分析。实验者陈星宇，电子商务092班学生，通过在2012年5月9日在2607教室进行的实践，旨在掌握并熟练运用Weka进行数据处理和挖掘。 首先，实验内容从数据准备开始，学生需要将Excel中的“Data01.xls”和“Data02.xls”转换为CSV格式，再进一步转换为Weka支持的ARFF格式。这一过程涉及到了数据格式的标准化，确保数据能够被Weka正确识别和处理。 在预处理阶段，虽然具体内容没有详述，但通常包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及特征选择等步骤，这些都是为了提高后续分析的准确性和效率。 接着，实验深入到分类分析部分，选择了决策树（J48）算法进行实例演示。学生通过Weka的Explorer工具打开数据“data02.arff”，在“Class”选项下选择J48算法，并进行了交叉验证测试。结果显示，随着“minNumObj”参数的变化，模型的正确分类实例比例保持在相对稳定的88.4615%，表明决策树分类器对于数据“data02”具有较好的预测性能。 除了决策树，实验还鼓励学生自行选择其他分类算法进行对比分析，如朴素贝叶斯、支持向量机等，以评估不同算法对相同数据集的效果。这有助于提升学生的算法理解能力和选择能力。 接下来是关联分析，使用的是Weka内置的“Supermarket.arff”数据集，这是关联规则学习的一个典型应用，目的是发现商品之间的频繁购买模式或关联性，这对于市场预测和推荐系统设计具有实际价值。 最后，聚类分析部分，学生需对“Data01”进行处理并采用自选算法进行，可能是K-means、DBSCAN等，目的是识别数据中的潜在群体或结构，以便洞察数据的内在规律。 总结来说，本实验不仅提供了Weka的基本操作指南，还强调了理论知识与实践操作的结合，通过实际操作让学生深入理解数据挖掘中的各种分析方法，提升他们的数据处理和分析技能。同时，通过对比不同的算法效果，学生还能培养对算法选择和优化的认识。