WEKA 3-5-3 实验教程：数据挖掘中文版

"WEKA 中文实验教程 是一本针对数据挖掘工具WEKA的实验指导，特别适合英文不熟练的学习者。教程详细介绍了如何在WEKA 3-5-3版本的Experimenter环境中进行实验操作，包括标准试验和高级试验的设定、迭代控制、算法选择、结果分析等。此外，还涵盖了远程试验的设置和结果的统计分析方法。" 在WEKA的数据挖掘实验中，Experimenter是关键的模块，它允许用户系统地比较和评估不同数据挖掘算法的性能。教程分为以下几个主要部分： 1. **简介**：介绍了Experimenter的基本功能，强调了它在多数据集和多算法对比中的作用。通过命令行接口（CLI）可以简单地运行试验，如示例中的OneR算法在Iris数据集上的应用。 2. **标准试验**：这部分讲解了实验过程的基础操作，包括： - **新试验**：创建新的试验配置。 - **结果的目的文件**：指定试验结果的存储位置。 - **试验类型**：选择不同类型的试验，如交叉验证、随机分割等。 - **数据集**：导入和选择用于试验的数据集。 - **迭代控制**：设置试验的重复次数或其他迭代参数。 - **算法**：挑选并配置要测试的分类或回归算法。 - **保存设置**：保存当前试验配置以备后用。 - **运行试验**：执行所配置的试验。 3. **高级模式**：对于更复杂的试验设计，包括自定义试验参数、定义试验流程以及更深入的结果分析。 - **定义试验**：详细配置试验的每个环节。 - **运行试验**：在高级设置下运行试验。 - **改变试验参数**：调整算法或试验过程的参数。 - **其他结果的产生**：生成更多种类的结果输出。 4. **远程试验**：介绍了如何进行分布式计算，利用远程服务器进行大规模试验。 - **准备**：设置环境以支持远程试验。 - **数据库服务器设置**：配置数据库连接以获取或存储数据。 - **远程引擎安装**：在远程主机上安装WEKA的执行引擎。 - **配置Experimenter**：在本地Experimenter中配置远程连接。 - **疑难问题解答**：提供常见问题的解决方案。 5. **分析结果**：这部分讲解如何解读和分析试验结果，包括： - **设置**：调整结果展示的选项。 - **保存结果**：保存试验结果以便后续研究。 - **改变基准算法**：选择不同的基线算法进行比较。 - **统计显著性**：评估算法性能的统计显著差异。 - **描述性检验**：通过各种统计测试提供算法性能的描述。 - **排序检验**：根据性能指标对算法进行排序。 这个WEKA中文实验教程为数据挖掘初学者和专业人士提供了一个详细的实践平台，帮助他们理解和掌握如何有效地使用WEKA进行算法评估和比较。通过学习和应用这些知识，用户能够更好地理解不同数据挖掘算法在特定任务上的表现，从而做出更为明智的选择。