机器学习使用多个过滤器的优点是什么 过滤器算法

抱怨不会让你成功，努力才会让你出色

概述

Weka中实现的过滤算法。所有的过滤器都是输入数据集进行某种程度的转换，转换为适合数据挖掘的形式。选择某个过滤器之后，过滤器的名字以及默认参数会出现在Choose按钮旁边的输入框中，通过单击框 可以在通用对象编辑器中设置其属性。过滤器和参数都会以命令行的形式出现在输入框。

无监督属性过滤器

1. 添加和删除属性：

• Add:在一个给定的位置添加属性
• AddID：用户指定缩影的属性列表中插入一个数字标标识符属性，标识符主要是便于跟踪。
• Remove：删除数据集合中指定范围的属性InterquartileRange过滤器添加新属性，以指示实例的值是否可以视为离群值或者极端值。
• AddCluster：先将一种聚类算法应用于数据，然后进行过滤。用户通过编辑器选择聚类算法。
• AddExpression：过滤器通过将一个数学函数应用于数值型属性而生成一个新的属性。
• MathExpression：类似于AddExpression。
• NumericTransform:对选中的数值属性可以调用Java
• Normalize：将数据集中的全部数值属性规范化为[0，1]空间。

2. 改变值

• SwapValue:交换同一个标称属性的两个值的位置。
• MergeTwoValues:将一个标称属性的两个值合并为一个单独的类别，新的名称是两个原有值的字符串的链接。
• ReplaceMissingValues:替代缺失值。
• NumbericCleaner：使用默认的值取代数值属性中值太大、太小 或者接近于某一个特定值。

3. 转换

• MakeIndicator:将标称属性转换为二元指示符属性，将用于多个数据集转换为多个类别的数据集

4. 字符串转换

• StringToNominal用一组值将其转换为标称型。
• ChangeDateFormat：更改用于解析日期属性的格式化字符串，可以指定Java的SimpleDateFormat类支持的所有类型的格式。

5. 时间序列
6. 随机化

无监督实例过滤器

1. 随机化子采样

• Randomize:用于将数据中实例进行随机重排。
• RemovePercentage:删除数据集中给定百分比的实例。
• RemoveFrequentValues:删除满足某个标称型属性值最经常或者最不经常使用的对应的实例。
• SubsetByExpression:满足用户提供的表达式的所有实例。

2. 稀疏矩阵

• NonSparseToSparse：全部输入实例转换为稀疏格式。
• SparseToNonSparse：将稀疏格式的实例转换为非稀疏格式。

有监督属性过滤器

1. Discretize:将数据集中在一定范围内的数值属性离散化为标称属性，用户指定属性的范围以及强制属性进行二元离散化。
2. NrminalToBinary: 将全部的标称属性转换为二元的数值属性。
3. ClassOrder：更改类别排序。
4. AddClassfication：使用指定分类器为数据集添加分类、分类分布和错误标志。

有监督实例过滤器

1. Resample：与同名的无监督实例过滤器是类似，但它保持在子样本的类别分布。
2. SpreadSubSample:也产生一个随机子样本，但是可以控制最稀少和最常见类别之间的频率差异。

应用案例

参考学习内容（感谢http://www.huangyunkun.com/）

添加属性

属性添加

添加属性取值空间

属性次序交换

离散化

无监督离散化和有监督的离散化。

无监督的离散化数值属性的java类是Discretize,它实现了等宽和等频两种离散化方法。

原始数据分布

等宽离散化

等频离散化

总结：一般情况下，等频离散化之后直方图大致等高，但如果有很多实例的值都完全相等，等频离散化也没法做到等频。

有监督的离散化

踏实 踏踏实实~