使用Weka进行数据挖掘（Weka教程五）Weka数据预处理之Filter使用
加载完毕数据集后，还是不能直接进行数据挖掘模型的训练和学习，必须要进行数据预处理，数据预处理一般指的是以下四个方面：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
- 什么是数据预处理
①数据清理
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
②数据集成
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
③数据变换
通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
④数据归约
数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
这些预处理都可以使用Weka的Filter来实现。Weka的Filter作用是将一个Instances输入后，通过特定的数据清洗过程，将清洗好的Instances输出，也就是说，Filter处理的维度是在Instances层面上进行的。你也可以通过Filter的组合来实现复杂的数据处理。
- Filter提供的功能
FIlter功能还是比较强大的，但是Filter分为非监督学习和监督学习两种过滤器，分别属于weka.filters.unsupervised.attribute和weka.filters.unsupervised.attribute，至于监督学习和非监督学习，简单理解就是看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。这两种方式下的过滤器是不一样的，使用时一定要注意。
非监督学习包下的方法比较多，先讲解一下weka.filters.unsupervised.attribute主要方法的含义：
1.Add
为数据库添加一个新的属性，新的属性将会包含所有缺失值。
2.AddExpression
新增一个属性，该属性由现有属性通过设定的表达式计算得出。支持+, -, *, /, ^, log, abs, cos, exp, sqrt, floor, ceil, rint, tan, sin。现有属性由a+索引值构成。
3.AddNoise
只对名义属性有效，依照一定比例修改值。
4.Center
将数值化属性的平均化为0。
5.ChangeDateFormat
修改数据格式
6.Discretize
简单划分的离散化处理。参数：
7.MathExpression
功能和AddExpression类似，不过支持的运算更多，特别是MAX和MIN的支持特别有用。所有支持运算符如下：+, -, *, /, pow, log,abs, cos, exp, sqrt, tan, sin, ceil, floor, rint, (, ),A,MEAN, MAX, MIN, SD, COUNT, SUM, SUMSQUARED, ifelse
8.Reorder
重新排列属性，输入2-last，1可以让第一项排到最后，如果输入1,3,5的话…其他项就没有了
9.Standardize
这个和Center功能大致相同，多了一个标准化单位变异数
10.StringToNominal
将String型转化为Nominal型
然后再讲一下weka.filters.unsupervised.instance包下的主要方法和含义：
1.NonSparseToSparse
将所有输入转为稀疏格式
2.Normalize
规范化整个实例集
3.RemoveFolds
交叉验证，不支持分层，如果需要的话使用监督学习中的方法
4.RemoveRange
移除制定范围的实例，化为NaN
5.Resample
随机抽样，从现有样本产生新的小样本
6.SubsetByExpression
根据规则进行过滤，支持逻辑运算，向上取值，取绝对值等等
监督学习下虽然方法比较少，但是思路有所不同，主要是在有标签的情况下，很多方法诸如抽样就必须考虑不同数据分类的比例，因此会更加复杂一些，常用方法下次博客介绍。
- 如何使用Filter
下面讲解下如何使用Filter来进行数据预处理：
为了更加清楚，选一个比较简单的方法：规范化数据normalize作为例子，代码如下：
//假设已经有一个数据集tempData
Normalize normalize = new Normalize();
String[] normalOptions = new String[]{"-S","2.0","-T","-1.0"};
normalize.setOptions(normalOptions);
normalize.setInputFormat(tempData);
newData = Filter.useFilter(tempData,normalize);从以上代码可以看出，要使用Filter，必须要指定使用哪种Filter，然后要实例化Filter对象，在这之后要为这个特定的Filter指定好参数，参数在API里可以找到。具体参数不在赘述。然后调用Filter的useFilter（）方法就可以返回处理好的Instances。
特别需要注意的是，一定要为Filter指定输入数据格式，setInputFormat(tempData)，否则会报错。
Filter功能很强大，你可以通过继承和实现Filter父类对象来实现自己的专属过滤器，通过重载方法，你可以做出你想要的功能。