开源学习 Rweka

今天在找关联规则相关的资料时候，无意发现R语言中文论坛，虽然里面的资料有限，但是很有价值，譬如RWeka，一种开源的机器学习工具，在此予以介绍：

背景介绍： #此前在首页部分显示#
1）Weka：
Weka有两种意思：一种不会飞的鸟的名字，一个机器学习开源项目的简称（Waikato Environment for Knowledge Analysis，http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/）。我们这里当然要介绍的是第二种意思啦，Weka项目从1992年开始，由新西兰政府支持，现在已在机器学习领域大名鼎鼎。Weka里有非常全面的机器学习算法，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等。Weka的图形界面对不会写程序的人来说非常方便，而且提供“KnowledgeFlow” 功能，允许将多个步骤组成一个工作流。另外，Weka也允许在命令行执行命令。
2）R
R就不用我废话了吧，呵呵，越来越受欢迎的统计软件（http://www.r-project.org/）。
3）R与Weka：
R里有很多机器学习的函数和包，不过Weka里提供的函数更全面更集中，所以我有时候需要用到Weka。以前我是这样用R和Weka的：
在R中准备好训练的数据（如：提取数据特征……）；
整理成Weka需要的格式（*.arff）；
在Weka里做机器学习（如：特征选择、分类……）；
从Weka的预测结果计算需要的统计量（如：sensitivity, specificity, MCC……）。
来回捣腾两个软件还是挺麻烦的；为了偷懒，我没学Weka的命令行，只会用图形界面的，在数据量大的时候非常受罪，有时候还会内存不够。现在发现R竟然提供了和Weka的接口函数包RWeka，以后方便多了哦，下面介绍一下RWeka的功能：

RWeka (http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html) ：
1) 数据输入和输出
WOW()：查看Weka函数的参数。
Weka_control()：设置Weka函数的参数。
read.arff()：读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据。
write.arff：将数据写入Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的文件。
2) 数据预处理
Normalize()：无监督的标准化连续性数据。
Discretize()：用MDL(Minimum Description Length)方法，有监督的离散化连续性数值数据。
3) 分类和回归
IBk()：k最近邻分类
LBR()：naive Bayes法分类
J48()：C4.5决策树算法（决策树在分析各个属性时，是完全独立的）。
LMT()：组合树结构和Logistic回归模型，每个叶子节点是一个Logistic回归模型，准确性比单独的决策树和Logistic回归方法要好。
M5P()：M5 模型数算法，组合了树结构和线性回归模型，每个叶子节点是一个线性回归模型，因而可用于连续数据的回归。
DecisionStump()：单层决策树算法，常被作为boosting的基本学习器。
SMO()：支持向量机分类
AdaBoostM1()：Adaboost M1方法。-W参数指定弱学习器的算法。
Bagging()：通过从原始数据取样(用替换方法)，创建多个模型。
LogitBoost()：弱学习器采用了对数回归方法,学习到的是实数值
MultiBoostAB()：AdaBoost 方法的改进，可看作AdaBoost 和 “wagging”的组合。
Stacking()：用于不同的基本分类器集成的算法。
LinearRegression()：建立合适的线性回归模型。
Logistic()：建立logistic回归模型。
JRip()：一种规则学习方法。
M5Rules()：用M5方法产生回归问题的决策规则。
OneR()：简单的1-R分类法。
PART()：产生PART决策规则。
4) 聚类
Cobweb()：这是种基于模型方法，它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。不适合对大数据库进行聚类处理。
FarthestFirst()：快速的近似的k均值聚类算法
SimpleKMeans()：k均值聚类算法
XMeans()：改进的k均值法，能自动决定类别数
DBScan()：基于密度的聚类方法，它根据对象周围的密度不断增长聚类。它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。
5）关联规则
Apriori()：Apriori 是关联规则领域里最具影响力的基础算法，是一种广度优先算法，通过多次扫描数据库来获取支持度大于最小支持度的频繁项集。它的理论基础是频繁项集的两个单调性原则：频繁项集的任一子集一定是频繁的；非频繁项集的任一超集一定是非频繁的。在海量数据的情况下，Apriori 算法的时间和空间成本非常高。
Tertius()：Tertius算法。
6）预测和评估：
predict()：根据分类或聚类结果预测新数据的类别
table()：比较两个因子对象
evaluate_Weka_classifier()：评估模型的执行，如：TP Rate，FP Rate，Precision，Recall，F-Measure。