WEKA完整中文教程

1数据挖掘工具数据挖掘工具数据挖掘工具数据挖掘工具WEKA教程教程教程教程广东外语外贸大学杜剑峰WEKA教程1.WEKA简介2.数据格式3.数据准备4.属性选择5.可视化分析6.分类预测7.关联分析8.聚类分析9.扩展WEKA课程的总体目标和要求课程的总体目标和要求课程的总体目标和要求课程的总体目标和要求：：：：
熟悉WEKA的基本操作，了解WEKA的各项功能
掌握数据挖掘实验的流程准备数据选择算法和参数运行评估实验结果
了解或掌握在WEKA中加入新算法的方法21、WEKA简介
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），其源代码可从得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。
2005年8月，在第11届ACMSIGKDD国际会议上，怀卡托大学的WEKA小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，WEKA系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备最完备最完备最完备的数据挖掘工具之一。WEKA的每月下载次数已超过万次。1、WEKA简介（续）
作为一个大众化的数据挖掘工作平台，WEKA集成了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理、分类、回归、聚类、关联分析以及在新的交互式界面上的可视化等等。通过其接口，可在其基础上实现自己的数据挖掘算法。WEKA的界面32、数据格式
WEKA所用的数据格式（跟Excel一样）Explorer界面界面界面界面Openfile…Edit…2、数据格式（续）WEKA文件相关术语表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。上图中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-RelationFileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。上图所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。42、数据格式（续）
文件内容说明识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Headinformation），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Datainformation），即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。52、数据格式（续）
关系声明关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为@relationrelation-namerelation-name是一个字符串。如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。2、数据格式（续）
属性声明属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型。这些声明语句的顺序很重要。首先它表明了该项属性在数据部分的位置。例如，“humidity”是第三个被声明的属性，这说明数据部分那些被逗号分开的列中，第三列数据85908696...是相应的“humidity”值。其次，最后一个声明的属性被称作class属性，在分类或回归任务中，它是默认的目标变量。属性声明的格式为@attributeattribute-namedatatype其中attribute-name是必须以字母开头的字符串。和关系名称一样，如果这个字符串包含空格，它必须加上引号。62、数据格式（续）
WEKA支持的datatype有四种numeric数值型nominal-specification标称（nominal）型string字符串型date[date-format]日期和时间型其中nominal-specification和date-format将在下面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”，“real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分大小写的，而“relation”、“attribute”和“data”则不区分。2、数据格式（续）
数值属性数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们都当作实数看待。
标称属性标称属性由nominal-specification列出一系列可能的类别名称并放在花括号中：{nominal-name1,nominal-name2,nominal-name3,...}。数据集中该属性的值只能是其中一种类别。例如如下的属性声明说明“outlook”属性有三种类别：“sunny”，“overcast”和“rainy”。而数据集中每个实例对应的“outlook”值必是这三者之一。@attributeoutlook{sunny,overcast,rainy}如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。72、数据格式（续）字符串属性字符串属性中可以包含任意的文本。这种类型的属性在文本挖掘中非常有用。示例：@ATTRIBUTELCCstring日期和时间属性日期和时间属性统一用“date”类型表示，它的格式是@attributenamedate[date-format]其中name是这个属性的名称，date-format是一个字符串，来规定该怎样解析和显示日期或时间的格式，默认的字符串是ISO-8601所给的日期时间组合格式“yyyy-MM-ddTHH:mm:ss”。数据信息部分表达日期的字符串必须符合声明中规定的格式要求（下文有例子）。2、数据格式（续）数据信息数据信息中“@data”标记独占一行，剩下的是各个实例的数据。每个实例占一行。实例的各属性值用逗号“,”隔开。如果某个属性的值是缺失值（missingvalue），用问号“?”表示，且这个问号不能省略。例如：@datasunny,85,85,FALSE,no?,78,90,?,yes82、数据格式（续）字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含有空格，必须被引号括起来。例如：@relationLCCvsLCSH@attributeLCCstring@attributeLCSHstring@dataAG5,'Encyclopediasanddictionaries.;Twentiethcentury.'AS262,'Science--SovietUnion--History.'2、数据格式（续）日期属性的值必须与属性声明中给定的相一致。例如：@RELATIONTimestamps@ATTRIBUTEtimestampDATEyyyy-MM-ddHH:mm:ss@DATA2001-04-0312:12:122001-05-0312:59:5593、数据准备
数据文件格式转换使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件，比如Excel，所支持的。现在我们打开“bank-data.csv”。利用WEKA可以将CSV文件格式转化成ARFF文件格式。ARFF格式是WEKA支持得最好的文件格式。此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。
“Explorer”界面界面界面界面“Explorer”提供了很多功能，是WEKA使用最多的模块。现在我们先来熟悉它的界面，然后利用它对数据进行预处理。3、数据准备（续）
bank-data数据各属性的含义如下：id:auniqueidentificationnumberage:ageofcustomerinyears(numeric)sex:MALE/FEMALEregion:inner_city/rural/suburban/townincome:incomeofcustomer(numeric)married:isthecustomermarried(YES/NO)children:numberofchildren(numeric)car:doesthecustomerownacar(YES/NO)save_act:doesthecustomerhaveasavingaccount(YES/NO)current_act:doesthecustomerhaveacurrentaccount(YES/NO)mortgage:doesthecustomerhaveamortgage(YES/NO)pep:didthecustomerbuyaPEP(PersonalEquityPlan，个人参股计划)afterthelastmailing(YES/NO)10123456783、数据准备（续）
上图显示的是“Explorer”打开“bank-data.csv”的情况。我们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。1.区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。2.区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们可以在这里把“bank-data.csv”另存为“bank-data.arff”。3.在区域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。4.区域4展示了数据集的一些基本情况。5.区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并“Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的“Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速勾选的。在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个属性的摘要。注意对于数值属性和标称属性，摘要的方式是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。113、数据准备（续）6.区域7是区域5中选中属性的直方图。若数据集的某个属性是目标变量，直方图中的每个长方形就会按照该变量的比例分成不同颜色的段。默认地，分类或回归任务的默认目标变量是数据集的最后一个属性（这里的“pep”正好是）。要想换个分段的依据，即目标变量，在区域7上方的下拉框中选个不同的分类属性就可以了。下拉框里选上“NoClass”或者一个数值属性会变成黑白的直方图。7.区域8是状态栏，可以查看Log以判断是否有错。右边的weka鸟在动的话说明WEKA正在执行挖掘任务。右键点击状态栏还可以执行JAVA内存的垃圾回收。3、数据准备（预处理1）
删除无用属性通常对于数据挖掘任务来说，ID这样的信息是无用的，我们将之删除。在区域5勾选属性“id”，并点击“Remove”。将新的数据集保存为“bank-data.arff”，重新打开。此外，我们可以通过名为“RemoveType”的Filter删除某一类型的属性。
离散化我们知道，有些算法(如关联分析)，只能处理所有的属性都是标称型的情况。这时候我们就需要对数值型的属性进行离散化。在这个数据集中有3个变量是数值型的，分别是“age”，“income”和“children”。其中“children”只有4个取值：0，1，2，3。这时我们可以通过名为“NumericToNominal”的Filter将children的类型变成Nominal。123、数据准备（预处理2）
离散化（续）“age”和