如何在Weka中规范化一个在另一个属性中具有不同含义的属性？

在Weka中规范化一个在另一个属性中具有不同含义的属性，可以通过以下步骤实现：

理解数据属性的含义：首先，需要明确每个属性的含义和数据类型。了解每个属性的具体含义有助于正确处理数据。
数据预处理：在Weka中，可以使用预处理工具来规范化数据。其中一个常用的方法是使用属性转换（Attribute Transformation）功能。
创建新属性：根据需要，可以创建一个新的属性来存储规范化后的数据。这个新属性可以是数值型、离散型或者其他适合的数据类型。
编写规范化逻辑：根据属性的不同含义，编写规范化逻辑来将原始属性转换为新属性。这可以通过Weka的过滤器（Filter）或者自定义的Java代码来实现。
应用规范化逻辑：将规范化逻辑应用到数据集中，将原始属性转换为新属性。可以使用Weka的数据预处理工具或者编写自定义的代码来实现。
评估结果：对规范化后的数据进行评估，确保转换后的属性符合预期的要求。可以使用Weka的数据可视化工具或者其他统计分析方法来评估数据。

总结起来，规范化一个在另一个属性中具有不同含义的属性，需要理解数据属性的含义，进行数据预处理，创建新属性，编写规范化逻辑，应用规范化逻辑，并评估结果。在Weka中，可以使用预处理工具和过滤器来实现这些步骤。具体的实现方法可以根据具体的数据和需求进行调整。

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机器学习系列--数据预处理

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《数据仓库工具箱》- 第三章零售业务中的知识点汇总

2.在日期维度表中，虽然大多数属性不会被更新，但是像isCurrentDay,isCurrentMonth,isPrior60Days这样的属性可以加入到日期维度表中，并且每个对应的周期进行更新。...否则，由于当天时间的加入，日期维度表的数量可能会急剧膨胀。维度属性，包括指标，数字化描述符和多层次 1.扁平化多对一层次在维度建模中，不需要将重复的值分解到另一个规范化的表中以节省空间。...将重复的低粒度值保持在主维度表中是一种基本的维度建模技术。规范化这些值将其放入不同的表将难以实现简单化和高性能的目标 2.具有内嵌含义的属性应该将维度表中自然键的每一部分所表示的含义存储到维度表中。...但是对 DW/BI系统中，数据通常会被保存多年，代理键为数据仓库提供了一种机制，用于区分同一个操作型代码的不同实例 2.集成多个源系统。...同一个自然键可能有多个不同的历史版本，这时候使用代理键就可以很好的进行区分自然键自然键一般被建模为维度表的属性，他具有明确的业务意义，由业务系统进行生成持久键在跟踪维度表属性变化时

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Greenplum 实时数据仓库实践（2）——数据仓库设计基础

属性值是属性一个特定的有效值，可以是简单的标量值，也可以是复合数据类型值。在关系数据模型中，我们把关系描述为表，表中的行对应不同的记录，表中的列对应不同的属性。...在我们的例子中，分公司编号和员工编号都是字符串，但显然具有不同的含义，换句话说，它们的属性域是不同的。表2-1列出了分公司-员工关系的一些属性域。...当一列出现在两张表中的时候，它通常代表两张表记录之间的关系。如例子中分公司表的分公司编号和员工表的所属分公司。它们的名字虽然不同，但却是同一含义。...假如一个部门得到了张三的新地址并进行了更新，而另一个部门没有，那么此时张三在表中会存在两个不同的地址，导致了数据不一致。...将维度表进行规范化的具体做法是，把低基数的属性从维度表中移除并形成单独的表。基数指的是一个字段中不同值的个数，如主键列具有唯一值，所以有最高的基数，而象性别这样的列基数就很低。

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3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花

通过算法来寻找合适的a、b、c。一般来说，线性回归适用于最终结果和各属性之间有数值上的关系，能通过一系列的组合，得出一个规律。...决策树是一个巨大的机器学习分支，里面有很多著名的算法如C4.5和最近一些在竞赛中大放异彩的GDBT等，都属于决策树。到底决策树是什么，我们直接上实例。...OK，我们来使用决策树试试，先试试大名鼎鼎的C4.5分类器，在weka中对应J48。在trees里找到J48，同样选择10次折叠，点击start。可以看到正确率在50%。...决策树就是通过算法，挑选一个最合适做根节点的属性，然后开始往下依次生成子节点。通过树来构建一个模型预测新的数据。不过这个案例数据太少，导致决策树表现不佳。...下面来看另一个数据集，鸢尾花，iris.arff，这个案例也非常知名，是UCI下载量最大的数据集，估计每个搞机器学习的helloworld阶段都会用过这个数据集。

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WEKA的使用指南

“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。...我在机缘巧合之下，从一门课程里学到这个工具，其轻便性、用户友好性给我留下了很深的印象，在此广而告之。 01 — WEKA简介那么问题来了，WEKA是什么？新西兰秧鸡？...在预处理界面中，可以选择并打开数据集、选择预处理方法、对数据集做基本的统计、各个变量的展示以及编辑记录和属性。然而略坑爹的地方是，WEKA默认的数据格式是独有的。...WEKA的不足之处是，算法的专有名词太多，需要去看简介才能理解各个参数的含义；输入输出比较固定，使用上不够灵活，可以自己开发算法接入，但是需要写JAVA。...作为一个数据挖掘从业人员，使用如此菜鸟的工具并没有觉得不够高级，毕竟各种工具的使用并不是为了限制我们的思路，而是为了快速精准的解决问题。

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【读书笔记】《 Hadoop构建数据仓库实践》第2章

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《大数据之路》读书笔记：维度设计

但代理键是不具有业务含义的键，一般用于处理缓慢变化维；自然键是具有业务含义的键。比如商品，在ETL过程中会生成商品维表唯一标识的代理键，但没有业务含义。商品本身的自然键是商品ID。...第二种是新建类目维度表，并在维度表中维护父子关系。（雪花模型）四、规范化和反规范化 规范化：属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度。...直接合并，共有信息和个性信息都放在同一个表中。不合并，因为源表的表结构及主键等差异很大，无法合并。下面看看表级的整合方式：垂直整合，即不同的来源表包含相同的数据集，只是存储的信息不同。...在一系列的维表里，有共同的维度属性，也有各自独特的维度属性，针对这种情况，我们主要有两种解决方案：方案一是将维度的不同分类实例化为不同的维度，同时在主维度中保留公共属性；方案二是维护单一维度，包含所有可能的属性...保持维度主键不变，将多值属性放在维度的多个属性字段中。维度主键发生变化，一个维度值存放多条记录。五、杂项维度将很多字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可。

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【JavaSE专栏4】关键字、标识符和命名规范

---- abstract：表明类或者成员方法具有抽象属性 assert：断言，用来进行程序调试 boolean：基本数据类型之一，声明布尔类型的关键字 break：提前跳出一个块 byte：基本数据类型之一...extends：表明一个类型是另一个类型的子类型。...对于类，可以是另一个类或者抽象类；对于接口，可以是另一个接口 final：用来说明最终属性，表明一个类不能派生出子类，或者成员方法不能被覆盖，或者成员域的值不能被改变，用来定义常量 finally：用于处理异常情况...一种访问控制方式：保护模式 public：一种访问控制方式：共用模式 return：从成员方法中返回数据 short：基本数据类型之一,短整数类型 static：表明具有静态属性 strictfp：用来声明单精度或双精度浮点数表达式...---- 4 课时小结在本课时中学习了 Java 有哪些关键字，以及每个关键词的用途；然后学习了标识符的定义方式和命名规范，包括能通过编译的基础命名规范，和规范化的高级命名规范。

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维度规约（降维）算法在WEKA中应用

在使用PCA时存在一些挑战。首先，该算法对数据集中变量的大小敏感，因此建议采用平均中心，而采用相关矩阵X因为它是正常化的。PCA的另一个挑战是它本质上是线性的。...PCA的应用 Weka是数据挖掘任务的机器学习算法集合，它可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用.Weka包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，可视化，也非常适合开发新的机器学习方案...WEKA中的一个特性是选择属性和降维的工具。其中一个支持的算法是主成分分析。本示例将PCA应用于包含12个相关技术指标的.CSV文件。冗余是导致模型（特别是机器学习模型）过度拟合的数据质量之一。 ?...相关矩阵技术指标如果我们把它加载到WEKA中，我们将看到数据集的一些基本的描述性统计，包括每个变量（技术指标）的直方图，以及它们的最小值，最大值，平均样本统计量和标准差样本统计量。 ?...在选择属性选项卡中，选择主要组件属性评估器，WEKA将自动选择排序器搜索方法。 ? 点击开始后，WEKA提取前五个主要组件。

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教程从头开始在Python中实现k最近邻居

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