一、数据格式

理解数据格式后，就可以完全控制数据预处理过程。

1.1 ARFF格式

样例

说明

%整行注释

@relation person


@attribute name string %半行注释

@attribute age numeric

@attribute sex {male,female}

@attribute birthday date "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"


@data

"Zhang San",85,male,'2011-06-10 00:00:00'

Lisi,?,male,"2011-06-11 00:00:00"

……


关系名，在Explorer界面显示


String 类型（文本挖掘使用）

数值类型（integer,real完全同义）

枚举类型（花括号枚举全部值）

日期类型（日期格式默认）


数据开始标志

（逗号分割数据）

说明：

  1. relation, string, data这些内置关键字无所谓大小写，使用string.equalsIgnoreCase()方法匹配字符串。但数据值严格区分大小写。

  2. weka只解析4中数据类型：字符串、数值、枚举、日期。

  3. 数值型标志numeric、integer、real完全同义。

  4. 枚举类型无关键字，直接花括号扩住所有枚举值。

  5. 日期类型的格式字符串不指定，则默认使用 "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss" （2011-06-10T00:00:00）。

  6. 缺失值用半角问号表示 ? ，不认识 NULL。

  7. 解析arff过程并非逐行读取数据，而是使用java.io.StreamTokenizer 。所以 string，nominal 如果值内没有空格，则不需要用引号包括。空行随便加。

1.2 CSV格式

  1. weka对待csv格式的文件比较粗暴，对第一行指定的属性，假定是数值型，然后在后续读取对应的数据时，尝试解析数值，如果某一个解析失败，就将该属性重新标记为枚举型（无string、date）；如果全部数据都能解析成数值，就认为该属性是数值型。

1.3 Arff Viewer

界面：GUI Chooser > Tools > Arff Viewer

[界面截图略]

作用：以表格形式显示数据。并可对数据初步处理。

点击表头对数据排序（单击正序排列、shift+单击逆序排列），然后处理噪声值。对特别大或特别小的数据，手动改为均值（右键表头> get mean）或缺失值(将值删除为空)。

注：csv格式的解析方式是内置的，属性被认为是数值还是枚举，在这里不能更改。

二、 数据理解

2.1 数据集概览

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Preprocess面板

数据挖掘工具软件Weka学习教程_教程

作用：

1、单属性统计信息浏览。

2、属性剔除。

3、对数据集做预处理（归一化、离散化等）。

2.2 单属性直方图

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Preprocess面板 > Visualize All

[界面截图略]

作用：仅观察了解数据。

2.3 二维散点图

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Visualize面板

数据挖掘工具软件Weka学习教程_教程_02

作用：

1、查看各属性之间的关系，深入理解数据集。

2、进行数据选择（放大散点图后进行）。

2.4 属性选择

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Select attributes 面板

数据挖掘工具软件Weka学习教程_R_03

作用：

1、 查看所有属性对于某一个属性的重要程度（最能区分指定属性的，最重要，一般使用Gain指标）。

三、分类

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Classify 面板

[界面截图略]

作用：分类。

●属性类型和算法选择

●算法参数

●测试集

●结果显示

四、聚类

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Cluster 面板

[界面截图略]

作用：聚类。

●算法参数

●聚类模式

●结果显示

五、关联规则

界面：GUI Chooser > Explorer按钮 > Associate 面板

[界面截图略]

由于weka arff格式的限制，其关联规则分析挖掘功能很不实用。类似于背包分析的问题，需要自己写apriori算法。Apriori算法比较耗资源，可使用FP-Tree算法。

六、挖掘模型固化

界面：GUI Chooser > KnowledgeFlow按钮

数据挖掘工具软件Weka学习教程_weka_04

说明：知识流可以认为是weka内核的一个完全图形化接口，挖掘功能方面与Explorer一样。但这里可以将数据挖掘全过程中的操作用一个流程表示，并且可以保存起来，多次使用（每次使用只需要更改数据集）。

当对某一主题探索出合适的挖掘流程后，可以在这里固化一个挖掘模型，以后多次使用。

七、其他

7.1 Weka的实验界面主要用来在同一个训练集上对比不同的分类算法，可以看作是对挖掘探索的一个封装，控制方面的灵活性不佳。

7.2 命令行界面也是weka内核的一个接口。