數(shù)據(jù)挖掘weka實驗報告-資料下載頁
2025-08-04 00:02本頁面
【正文】 10，其他參數(shù)不變。點(diǎn)擊“start”見圖10 圖10我們也可以利用命令行來完成挖掘任務(wù)，在“Simlpe CLI”模塊中輸入如下格式的命令：java N 100 T 1 C D U M S I t d:\ 。 圖11屬性分析用“Explorer”打開剛才得到的“”，并切換到“Selectattributes”。點(diǎn)“Attribute Evaluator”中的“Choose”按鈕選擇“ClassifierSubsetEval”，點(diǎn)“Search Method”中的“Choose”按鈕選擇“RaceSearch”。在“Attribute Selection”中選中“Crossvalidation”項，參數(shù)默認(rèn)Folds=10和Seed=1。點(diǎn)擊“start”見圖12 圖12可視化分析用“Explorer”打開剛才得到的“”，并切換到“Visualize”。見圖13 圖13四、分析結(jié)果分類與回歸我們看到“J48”算法交叉驗證的結(jié)果之一為Correctly Classified Instances 730 %Incorrectly Classified Instances 4 %=== Confusion Matrix === a b c d e f g h i j classified as 730 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | a = 39。(]39。 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | b = 39。(]39。 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | c = 39。(]39。 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | d = 39。(]39。 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | e = 39。(]39。 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | f = 39。(]39。 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | g = 39。(]39。 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | h = 39。(]39。 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | i = 39。(]39。 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | j = 39。()39。通過矩陣分析，%聚類分析在“Cluster centroids:”之后列出了各個簇中心的位置。而“Clustered Instances”是各個簇中實例的數(shù)目及百分比。為了觀察可視化的聚類結(jié)果，我們在左下方“Result list”列出的結(jié)果上右擊，點(diǎn)“Visualize cluster assignments”。彈出的窗口給出了各實例的散點(diǎn)圖，見圖14。最上方的兩個框是選擇橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，第二行的“color”是散點(diǎn)圖著色的依據(jù)，默認(rèn)是根據(jù)不同的簇“Cluster”給實例標(biāo)上不同的顏色。可以在這里點(diǎn)“Save”把聚類結(jié)果保存成ARFF文件。在這個新的ARFF文件中，“instance_number”屬性表示某實例的編號，“Cluster”屬性表示聚類算法給出的該實例所在的簇。 圖14關(guān)聯(lián)規(guī)則由于本文所用的樣本關(guān)系，實力中的數(shù)據(jù)不能通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析出結(jié)果。屬性分析這種分析主要是通過選擇各種方法對單個屬性進(jìn)行分析?？梢暬治鰪目梢暬瘓D中基本可以直觀判斷各類數(shù)據(jù)的關(guān)系。以上實驗只是對券商的基金某一個時段交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做了一些分析，通過本次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?，重新學(xué)習(xí)了一下數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念和知識，理解了數(shù)據(jù)挖掘的用途和使用步驟；進(jìn)一步學(xué)習(xí)了WEKA開源數(shù)據(jù)挖掘工具在數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)中的使用方法。并且對WEKA的分類與回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、屬性分析和可視化分析幾個模塊化的基本分析方式進(jìn)行了操作實驗。在此過程中學(xué)會了運(yùn)用各個模塊的分析方法。由于是初次實驗WEKA分析軟件，對WEKA的運(yùn)用和最終的數(shù)據(jù)結(jié)果運(yùn)用還不熟悉，需要在以后的工作實驗中加以著重研究。通過本次實驗，也認(rèn)識到了數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行探索后，能揭示出其中隱藏著的規(guī)律性內(nèi)容，并且由此進(jìn)一步形成模型化的分析方法?？梢越⒄w或某個業(yè)務(wù)過程局部的不同類型的模型，可以描述發(fā)展的現(xiàn)狀和規(guī)律性，而且可以用來預(yù)測當(dāng)條件變化后可能發(fā)生的狀況。這可以為公司開發(fā)新的產(chǎn)品和服務(wù)提供決策支持依據(jù)。23
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