WEKA

matlab读取arff格式文件前的环境配置工作

arff格式文件是由weka软件生成的，因此要想在matlab里读arff格式文件，最好先安装和配置一下weka软件。下面简单罗列一下步骤：step1.下载并安装weka，这一步不难，不啰嗦。
Jocelyn_jsl·2020-08-08 21:51

Weka中使用LibSVM

Weka为3.6.6版本1、下载http://www.cs.iastate.edu/~yasser/wlsvm/上的wlsvm.zip文件2、解压wlsvm.zip文件，将libsvm.jar和wlsvm.jar
qingyue_bao·2020-08-08 18:40

一些Java机器学习工具和库

一些Java机器学习工具和库转载自：http://www.techweb.com.cn/network/system/2015-12-28/2247800.shtml1.Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法
夏未眠秋风起·2020-08-08 18:03

win7电脑上安装2个版本的jdk

本人要学习Weka，而最新版本的weka需要jdk1.8版本。所以就想在电脑上安装2个版本的jdk。就安装2个版本的jdk，还着实花了我一上午的时间。
jianghehe1·2020-08-08 16:27

R语言文本挖掘tm包详解（附代码实现）

文本挖掘相关介绍1什么是文本挖掘2NLP3分词4OCR5常用算法6文本挖掘处理流程7相应R包简介8文本处理词干化stemmingsnowball包记号化TokenizationRWeka包中文分词Rwordseg
ABeM·2020-08-07 16:42

weka文本挖掘分析垃圾邮件分类模型

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4027业务背景电子邮件的应用变的十分广泛，它给人们的生活带来了极大的方便，然而，作为其发展的副产品——垃圾邮件，却给广大用户、网络管理员和ISP(Internet服务提供者)带来了大量的麻烦。垃圾邮件问题日益严重，受到研究人员的广泛关注。垃圾邮件通常是指未经用户许可，但却被强行塞入用户邮箱的电子邮件。对于采用群发等技术的垃圾邮件，必须借助一定的技
LT_Ge·2020-08-07 07:44

利用Weka进行线性回归预测

一、实验目的和内容（一）实验目的和内容利用Weka对现有数据进行短期预测。先利用excel和weka软件将数据记性预处理，再将数据载入weka中，开始创建模型并进行预测。
IT女孩儿的日常·2020-08-05 04:02

Weka连接数据库不成功：unable to find a suitable driver for jdbc:mysql://localhost/programmableweb

按照书上内容安装并修改配置文件1.4访问数据库虽然Weka数据集默认可以保存在ARFF格式的文件中，但很多数据挖掘应用都可能要求直接访问数据库，对数据库表的记录进行挖掘，尤其是在数据集非常大的情况下。
Mary_Wu233333·2020-08-05 03:10

Ubuntu16.04下Rstudio和R 安装RWeka、RWekajars、rJava包及JDK安装环境变量配置问题

RStudio/R无法安装rJava、RWeka、RWekajars包及ubuntu16.04下jdk环境变量配置首先添加镜像源#Ctrl+Alt+T打开终端$sudogedit/etc/apt/sources.list
Soul Of Data·2020-08-05 01:29

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
blacklee123·2020-08-05 00:45

Weka进行数据挖掘简介

使用Weka进行数据挖掘(2012-7-2603:07:26)标签：Weka,数据挖掘分类：数据挖掘1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。
三少GG·2020-08-04 18:47

聚类算法DBScan共享

数据输入支持weka数据格式，里面有一个例子数据，结果与weka比较过，是相同的。网上有一个DBSCAN的C#的源码，但是错的。
Blackcat1212·2020-08-04 11:51

数据太大爆内存怎么办？七条解决思路

处理大型ML数据文件的七种思路1.分配更多内存有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如Weka。这便是一个限制因素。你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分
weixin_34395205·2020-08-04 05:42

数据预处理--数据格式csv、arff等之间的转换

ARFF文件是Weka默认的储存数据集文件。每个ARFF文件对应一个二维表格。表格的各行是数据集的各实例，各列是数据集的各个属性。
奋斗的鱼·2020-08-03 18:27

Orange,RapidMiner,Weka,JHepWork,KNIM,五个免费开源的数据挖掘软件

OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。RapidMinerRapidMiner,以前叫Y
bruce__ray·2020-08-03 15:35

一个实例理解怎样用Weka使用SVM

教程原文我认为SVM如此有挑战性的原因是训练SVM是一个复杂的优化问题，需要大量的数学和理论来解释。然而，下面这个训练一个简单数据集的例子能让你理解SVM的核心思想。我编了一个非常简单的例子来帮助我理解一些概念。这里有一些结果和图表，还有数据文件，因此你也能自己运行算法。在Excel中，我随意地建了两个点的集合，我这么放是为了能方便地画一条线来区分两个类（类被称为线性分离）。这里是Excel数据文
色彩变幻·2020-08-03 07:49

【Paper】Data Mining：The WEKA data mining software: an update

论文原文论文下载论文被引：20211论文年份：2009WEKA：Weka是经过实践检验的开源机器学习软件，可以通过图形用户界面，标准终端应用程序或JavaAPI进行访问。
datamonday·2020-08-03 07:53

在weka中添加libSVM或者HMM等新算法

转：http://kasy-13.blog.163.com/blog/static/8214691420143226365887/Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
weixin_34295316·2020-08-03 07:45

weka实战001：一篇博文简单了解weka

weka是java写的开源模式识别和数据挖掘软件，已经有十多年的历史了。weka的官网在http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/。
未济2019·2020-08-03 05:46

Weka 常用分类算法效果比较

本实验是福建矿产分布分类识别实验，使用常用的weka分类识别算法，第一组实验只使用数据中的数值型数据，第二组实验在数值型特征基础上加上了标称属性分类。
Vinicier·2020-08-03 05:47

weka3.8 不能导入SVM的解决方法

1.下载SVM包：百度云链接地址：SVM链接：https://pan.baidu.com/s/1skQWh2H密码：859uweka3.8链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1pLQA0dl
algondon·2020-08-03 05:37

[机器学习]支持向量机及其应用---手写识别系统（SMO算法）

感知机支持向量机理论线性可分支持向量机线性支持向量机非线性支持向量机常见核函数SMO算法支持向量机的应用手写识别系统应用背景工具选择转换样本数据将txt文本转换为arff文件算法执行使用测试数据测试模型好坏与KNN算法实验结果对比参考资料本博文将介绍支持向量机的一些理论并使用WEKA
mapw1993·2020-08-03 05:20

WEKA 3.6 导入libsvm进行分类使用困惑与解决办法

WEKA3.6导入libsvm进行分类使用的困惑与解决办法。
smilehehe110·2020-08-03 04:01

WEKA中的参数优化问题

翻译自Optimalparameters,原地址：http://weka.wikispaces.com/Optimizing+parameters，这一篇我看到网上是有人译过的，但是我感觉他翻译的有的地方有些问题
smilehehe110·2020-08-03 04:29

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（五）SVM最优间隔和核方法

这一章主要讲解Ng的机器学习中SVM的后续内容，主要包括最优间隔分类器求解，核方法。最优间隔分类器的求解利用以一篇讲过的的原始对偶问题求解的思路，我们可以将类似思路运用到SVM的求解上来。具体的分析如下：对于SVM求解的问题：我们把约束条件稍微变形一下：只有函数间隔是1的点才能使上式取等号，也就是有意义的，如下图：叉叉和圈圈分别代表正反例，可以看出，只有落在边缘的点的α≠0，这些点才是支持向量。其
yang1young·2020-08-03 02:24

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程八）Weka分类评价Evaluation输出分析

上一篇讲解了分类模型的构建方法和评价，Weka提供了多种多样的评价指标，为了让大家更清楚，降低学习时间，在这篇文章中我将分析这些指标，首先看下Weka输出的评价结果：这么多评价指标，相信大家肯定头都大了
yang1young·2020-08-03 02:24

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（四）SVM和原始对偶问题

这篇博客主要讲解了Ng的课第六、七个视频，涉及到的内容包括，函数间隔和几何间隔、最优间隔分类器（OptimalMarginClassifier）、原始/对偶问题（Primal/DualProblem）、SVM的对偶问题几个部分。函数间隔和几何间隔函数间隔（functionalmargin）与几何间隔（geometricmargin）是理解SVM的基础和前提。假设y∈{-1,1}，而不再是0,1，我
yang1young·2020-08-03 02:24

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程七）Weka分类/预测模型构建与评价

数据挖掘分类数据挖掘主要包括以下几个方面：·分类（Classification）·估计（Estimation）·预测（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）·聚类（Clustering）·复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)其中对于分类算法，首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据
yang1young·2020-08-03 02:24

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（三）神经网络和参数含义

神经网络是一种非常重要的机器学习模型，人们从生物学中大脑神经元连接方式得到启发，提出了神经网络的概念，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。最近几年深度学习大热,尤其是阿尔法围棋（AlphaGo）战胜李世乭后，神经网络和深度学习被推到了风口浪尖的。AlphaGo主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神
yang1young·2020-08-03 02:24

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
yang1young·2020-08-03 02:52

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程三）Weka数据之Instances和Instance

上篇博客主要讲解了Weka静态数据文件格式ARFF，本博客讲解以下Weka运行时数据的存储对象Instances和Instance。
yang1young·2020-08-03 02:52

weka和matlab完成完整分类实验

本文简单介绍数据集介绍、weka的使用、weka与LIBSVM、matlab与LIBSVM以及分类的若干细节问题。1.数据集介绍打开网址UCI数据集，如下图。
chensonglu·2020-08-03 01:11

Java通过weka接口建立RF和SVM分类器

一、Instance实例类该类是用于处理一个有序的权重实例典型的使用方法：importweka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;...
lifuxin1125·2020-08-03 01:40

Weka算法Classifier-meta-Bagging源码分析

Bagging部分比较简单，算法和代码放到一起写了。一、Bagging算法严格来看Bagging并不能算是一种分类算法，Bagging和Boosting一样，是一种组合基本分类器的方法，也就是使用多个基分类器来获取更为强大的分类器，其核心思想是有放回的抽样。Bagging算法的训练流程：1、从样本集中有放回的抽样M个样本。2、用这M个样本训练基分类器C。3、重复这个过程X次，得到若干个基分类器。B
ROger__Wong·2020-08-02 22:11

在weka中使用libsvm的方法

aspxhttp://blog.csdn.net/jkxsanger/archive/2009/12/16/5009763.aspx我所学的好多东西，都是从他们的博客中得到的软件安装步骤：第一步，下载weka
安小北north·2020-08-02 22:14

Weka里面各种分类器的使用(Java)

1.配置MyEclipse2013+Weka3.6+libsvm3.18+Jdk1.7+Win8.12.小Tips1).Java使用Weka实现：将安装文件夹里的weka.jar加入项目编译路径中2).
It_BeeCoder·2020-08-02 21:30

Weka开发［5］－参数设置

这一次介绍的非常简单，会用传命令行参数的人就不用浪费时间看这一篇了，这一篇介绍weka中一些类参数传递的问题。
Happy__Day·2020-08-02 21:47

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（六）SMO/LibSVM/SVM参数

这一节主要讲解如何求取SVM的参数α，一种比较高效的算法是SMO算法，首先看下要求的问题：X,Y和C都是已知的量，只有W是要求的。要求解这个问题，我们先看下坐标上升法例如要求接一个max_f(x1,x2,…,xn)的问题，其中各个xi是自变量，如果应用坐标上升法求解，其执行步骤就是：1.首先给定一个初始点，如X_0=(x1,x2,…,xn);2.fordim=1:n，固定xi;(其中i是除dim以
yang1young·2020-08-02 20:37

使用Weka进行数据挖掘

原文地址：http://www.kuqin.com/datawarehouse/20120727/323344.html1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十
lengwuqin·2020-07-30 19:17

weka使用教程3--对分类结果进行分析

1SummaryCorrectlyClassifiedInstances:正确分类的实例IncorrectlyClassifiedInstances：错误分类的实例Kappastatistic：就是假设有两个相互独立的人分别将N个物品分成C个相互独立的类别,如果双方结果完全一致则K值为1,反之K值为0;Meanabsoluteerror：就是把N次实验的绝对误差求和,然后除以实际值与均值之差的求和
鬼灭之刃·2020-07-29 07:40

数据挖掘:：实验一 WEKA分类

与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka3.8 平台，数据使用给定的鸢尾花xls格式的数据集iris.x
折竹丶·2020-07-29 05:41

用WEKA进行数据挖掘，第3部分：最近邻和服务器端库

简介在这个“用WEKA进行数据挖掘”系列之前的两篇文章中，我介绍了数据挖掘的概念。
Handsome_Engineer·2020-07-29 04:42

WEKA 数据挖掘可视化分析平台

利用WEKA编写数据挖掘算法WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目。WEKA是由JAVA编写的，并且限制在GNU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。
依海之燕·2020-07-29 01:40

数据挖掘-基于Kmeans算法、MBSAS算法及DBSCAN算法的newsgroup18828文本聚类器的JAVA实现(上)

关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ)本文要点如下：对newsgroup文档集进行预处理，按照DF法及SVD分解法抽取特征词，实现降维实现了K-Means，MBSAS，DBSCAN三种聚类算法用weka
LarryNLPIR·2020-07-29 01:59

数据挖掘-基于Kmeans算法、MBSAS算法及DBSCAN算法的newsgroup18828文本聚类器的JAVA实现(上)...

关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ)本文要点如下：对newsgroup文档集进行预处理，按照DF法及SVD分解法抽取特征词，实现降维实现了K-Means，MBSAS，DBSCAN三种聚类算法用weka
小飞侠-2·2020-07-28 05:54

数据挖掘（8）：朴素贝叶斯分类算法原理与实践

classification_evaluate.html本系列：数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法数据挖掘（2）：关联规则FpGrowth算法数据挖掘（3）：关联规则评价数据挖掘（4）：使用weka
kuaileboy1989·2020-07-28 01:05

数据挖掘（10）：卷积神经网络算法的一个实现

classification_evaluate.html本系列:数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法数据挖掘（2）：关联规则FpGrowth算法数据挖掘（3）：关联规则评价数据挖掘（4）：使用weka
kuaileboy1989·2020-07-28 01:05

数据挖掘（9）：BP神经网络算法与实践

classification_evaluate.html本系列:数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法数据挖掘（2）：关联规则FpGrowth算法数据挖掘（3）：关联规则评价数据挖掘（4）：使用weka
kuaileboy1989·2020-07-28 01:05

数据挖掘（7）：分类算法评价

classification_evaluate.html本系列：数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法数据挖掘（2）：关联规则FpGrowth算法数据挖掘（3）：关联规则评价数据挖掘（4）：使用weka
kuaileboy1989·2020-07-28 01:34

数据分类——weka的朴素贝叶斯分类器

数据分类就是给定一组样本，我们进行学习，学习的成果就是一个分类器，利用这个分类器，我们对测试数据或者正式数据进行分类，然后查看这个分类器的效果。这里我们用一个经典的“隐形眼镜”的例子来说明分类方法，首先有一组样本数据，存于contact-lenses.arff文件，如下：@relationcontact-lenses@attributeage{young,pre-presbyopic,presby
cq1982·2020-07-27 20:18
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