Iris数据集预处理与Weka机器学习实战

本篇文档主要介绍了一项关于模式识别的个人作业，由学生李中欢在2017年完成，涉及的主题是Iris数据集的分类。Iris数据集是一个经典的机器学习数据集，包含150个样本，每样包含4个属性，代表了三种鸢尾花(setosa, versicolor, virginica)的不同特征，如萼片长度、宽度和花瓣的尺寸。 实验目标有两个：一是熟悉常见的机器学习算法，二是掌握使用Weka工具进行数据分析。实验工具包括Weka软件、Python编程语言以及Tensorflow深度学习框架。文档详细描述了如何使用Weka进行数据处理和分类的过程： 1. 数据预处理： - 首先，打开Weka的Explorer界面，导入iris.arff文件。数据预处理是关键步骤，包括特征选择、特征值归一化等。例如，通过选择unsupervised -> attribute -> Normalize，用户可以将四个特征值进行归一化，使其范围在0到1之间，便于后续处理。 2. 特征筛选与排序： - 通过supervised -> attribute -> AttributeSelection，使用InformationGainAttributeEval作为评估方法和Ranker作为搜索策略，对特征进行排序。用户可以根据特征的信息增益值来决定其重要性，阈值设置可以帮助决定哪些特征被保留。 3. 分类器训练与验证： - 实验中还会涉及分类器的选择和参数调整，但具体未在文中详述。接着，会执行模型训练，这通常包括将预处理后的数据输入到选定的分类器中进行学习。最后，模型的性能会在验证阶段得到评估，可能包括混淆矩阵或精度等指标。 4. 错分样本处理： - 通过unsupervised -> instance -> RemoveMisclassified功能，可以挑选出分类器预测错误的样本，进一步分析模型的性能并可能对模型进行改进。 整个过程强调了实际操作和理解机器学习算法在处理Iris数据集时的应用，以及如何通过Weka这样的工具来进行数据预处理、特征选择和模型训练。这有助于学生深入理解机器学习的基本流程和技术。