WEKA数据挖掘入门指南

"WEKA入门.pdf 是一本介绍数据挖掘工具WEKA使用方法的书籍，适合初学者，书中详细讲解了如何操作WEKA进行数据预处理、分类、聚类、关联规则学习以及属性选择等任务，并包含可视化功能的使用。" 在数据挖掘领域，WEKA是一个广泛使用的开源工具，其易用性和强大的功能使其成为学习和实践的理想选择。本书详细介绍了WEKA的Explorer界面，这是WEKA的基础工作环境。 1. **启动WEKA**：WEKA提供了多个应用程序，包括Explorer，Experimenter，KnowledgeFlow和SimpleCLI。Explorer是用于数据探索的主要界面，具有MDI布局，方便用户同时处理多个窗口。LogWindow可以记录程序输出，而Exit则用于退出程序。 2. **WEKAExplorer**：Explorer界面由多个标签页组成，如“加载数据”、“预处理”、“分类”、“聚类”、“关联规则”和“属性选择”。它还包括状态栏和Log按钮，用于显示WEKA的状态和运行日志。 3. **预处理**：这部分讲述了如何导入数据（“载入数据”），查看和编辑数据关系（“当前关系”），处理和转换属性（“处理属性”），以及应用各种过滤器（“使用筛选器”）来清洗和准备数据。 4. **分类**：在分类模块，用户可以选择合适的分类算法（“选择分类器”），设置测试选项，指定类别属性，训练模型（“训练分类器”），并查看分类器的输出和结果列表。 5. **聚类**：这部分涵盖了选择聚类算法（“选择聚类器”），观察聚类模式，忽略特定属性，以及执行聚类学习的过程。 6. **关联规则**：用户可以设置参数，学习关联规则，发现数据中的频繁项集和规则。 7. **属性选择**：WEKA提供了属性选择功能，包括搜索和评估属性的重要性，以及执行选择以优化特征子集。 8. **可视化**：WEKA支持多种可视化工具，如散点图矩阵帮助理解数据分布，选择二维散点图以深入观察特定变量间的关系，以及选择实例以便更细致地分析数据。 通过这本书，读者可以系统学习WEKA的基本操作和数据挖掘流程，从而在实践中掌握数据预处理、建模和分析的技巧。同时，书中提供的链接资源如QQ群和论坛，为读者提供了交流和求助的平台，有助于深化理解和应用。