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如何在Weka中加载CSV机器学习数据

阅读这篇文章后，你会知道：关于ARFF文件格式以及它在Weka中表示数据的默认方式。如何在Weka Explorer中加载CSV文件并将其保存为ARFF格式。...Weka中的数据 Weka倾向于以ARFF格式加载数据。 (WEKA存储数据的格式是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件，这是一种ASCII文本文件。...根据您的Weka安装(方式)，您的Weka安装目录data /子目录下可能有或者没有一些默认的数据集。与Weka一起分发的这些默认数据集都是ARFF格式，并且具有.arff文件扩展名。...，以ARFF格式保存您的数据集。你需要输入带有.arff扩展名的文件名并单击“Save”按钮。您现在可以将保存的.arff文件直接加载到Weka中。...具体来说，你了解到：关于ARFF文件格式以及Weka如何使用它来表示机器学习的数据集。如何使用ARFF-Viewer加载您的CSV数据并将其保存为ARFF格式。

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数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘

weka数据集格式arff arff标准数据集简介　　weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名...、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@attribute什么，数据域用@data开头，看这个示例数据集（安装weka后，可在weka的安装目录/data下找到...支持稀疏数据表示，但我在运用apriori算法时有问题，先看一下weka的稀疏数据要求：稀疏数据和标准数据的其他部分都一样，唯一不同就是@data后的数据记录，示例如下(basket.arff)： @...规则挖取　　我们先用标准数据集normalBasket.arff[1]试一下，weka的apriori算法和FPGrowth算法。　　...参考文献：　　[1].本文用的所有数据集basket.txt,basket.arff,normalBasket.arff,retail.txt,retail.arff都在这里可下载.

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Weka机器学习平台的迷你课程

Weka可以加载一种称作ARFF的本地格式数据。它是一种改进过的CSV格式，包含有关每个属性（列）的类型的附加信息。...您的Weka的安装目录包含着一个子目录，其中包含许多ARFF格式的标准机器学习数据集供您加载。 Weka也支持从原始CSV文件以及数据库加载数据，并根据需要将数据转换为ARFF。...打开Weka Explorer。加载data/diabetes.arff数据集。...打开Weka GUI Chooser，然后打开Weka Explorer。加载data/diabetes.arff数据集。...在本课中，您将学习关于评估Weka算法性能的不同方法。打开Weka GUI Chooser，然后打开Weka Explorer。加载data/diabetes.arff数据集。

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Weka机器学习使用介绍（数据+算法+实战）

Weka机器学习使用介绍（数据+算法+实战） Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java...功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等，支持多种数据文件格式，如arff、xrff、csv等，主流的数据格式是csv和arff。...QQ浏览器截图20210111165154.png 一、 Weka介绍下载链接：https://waikato.github.io/weka-wiki/downloading_weka/，里面有windows...为了使用方便我们可以将该处理后的数据通过Save保存为arff格式文件。 ? 之后直接导入arff格式的数据即可，省去了中间数据预处理的步骤。...Confusion Matrix给出了测试样本的分类情况，通过它，可以很方便地看出正确分类或错误分类的某一类样本的数量。我们采用常用的J48决策树分类器进行4折交叉验证，得到的实验结果如下： ?

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《解锁Weka：数据挖掘实战的得力助手》

Weka作为一款强大的开源数据挖掘工具，为我们提供了丰富的算法和便捷的操作界面，在众多实际项目中发挥着关键作用。接下来，让我们通过具体案例深入了解Weka的应用，并探讨使用过程中的注意事项。...一、Weka在医疗数据分析中的应用某医疗机构希望通过分析患者的病历数据，预测某种疾病的发病风险，以便提前采取干预措施。他们使用Weka进行数据处理和模型构建。...首先，将患者的基本信息、症状、检查结果等数据整理成Weka支持的ARFF格式。利用Weka的预处理功能，对数据进行清洗，去除缺失值和异常值，同时对一些属性进行归一化处理，提升数据质量。...二、Weka在电商用户行为分析中的应用一家电商企业为了提升用户体验和精准营销效果，借助Weka分析用户的浏览、购买行为数据。他们将用户的历史浏览记录、购买商品种类、购买频率等数据导入Weka。...三、使用Weka的注意事项（一）数据格式与预处理Weka主要支持ARFF格式的数据，在导入数据前，务必确保数据正确转换为该格式。数据预处理是关键步骤，直接影响模型的性能。

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mat格式数据集转换为arff与txt格式

下面的代码给出了将mat格式数据集转换为arff与txt格式的matlab代码。注意，每个.mat文件中只有一个数据集，其中共有m+1列，最后一列是label。...转为arff: mat2arff.m代码 MATLAB % % This function is used to convert the input data to '.arff' % file format...,which is compatible to weka file format ... % % Parameters: % input_filename -- Input file name,only...can conversion '.mat','.txt' % or '.csv' file format ... % arff_filename -- the output '.arff' file...% 读取文件数据 ... clear clc input_filename = 'GLIOMA-t.mat'; arff_filename = 'GLIOMA.arff'; if strfind(

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2 机器学习入门——逻辑回归第二课

60.18259938620976,86.30855209546826,1 79.0327360507101,75.3443764369103,1 45.08327747668339,56.3163717815305,0 导入到weka...我们点击右上角的save，保存为arff文件，然后打开arff，将result属性改成这样保存，并重新打开这个arff。...下面的Matrix代表：有35个本来为0的被成功预测为0，有5个本来为0的被预测错误。有55个本来为1的本成功预测为1，有5个本来为1的被预测错误。所以正确率90%。

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3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花

在weka安装目录里有个data文件夹，里面有一些weka从各处搜集来一些比较知名的数据样例。拿weather.nominal.arff为例 ?...将这个数据导入weka ? 我们先选择Logistics逻辑回归来试一下这个数据集 ?...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%。...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

01 — WEKA简介那么问题来了，WEKA是什么？新西兰秧鸡？不不不，不是这个WEKA。 02 — 界面展示接下来展示一下WEKA的界面。...可以通过https://sourceforge.net/projects/weka/?source=directory下载weka。一般使用探索环境就可以完成常用的挖掘分析任务了。...然而略坑爹的地方是，WEKA默认的数据格式是独有的。 WEKA在自带的data目录里有很多示例数据集，其他地方就真的木有见过arff这种文件格式了。...WEKA的结果输出是我非常喜欢的一部分功能，模型介绍、分类准确率等都很整齐，很方便的对比几个模型的效果。...以下可以获得关于WEKA的帮助： •下载： https://sourceforge.net/projects/weka/?

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1 机器学习入门——线性回归第一课

在这个地址下载对应操作系统的weka版本，目前是3.8.2，如果你电脑已经有java环境了，就下载那个小的，如果没有，就下载那个大的。...安装后打开它，你可以使用java -jar weka.jar来打开，它长这个样子： ? 点击explorer ?...如果使用的是csv文件，也最好save一下，保存为weka默认的数据格式arff。 OK！到这里，我们的数据不需要处理，但是由于是csv文件，我们还是来save一下，保存为arff。...relation a @attribute x numeric @attribute y numeric @data 1,2 2,4 3,6 4,8 5,10 然后再重新open file，选择这个arff...我有值，是想看看模型能不能给出测试集的错误率。在Test options里选择 supplier test set，选择a-test.csv。在刚才的model右键 ?

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逻辑回归（Logistic Regression）

以下是一个使用Weka库在Java中实现逻辑回归的简单示例：首先，确保你已经将Weka库添加到你的项目中。你可以通过Maven、Gradle或其他方式来添加依赖。...; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; public...throws Exception { // 加载数据集 DataSource source = new DataSource("path/to/your/dataset.arff..."替换为你的数据集路径，并且数据集需要是ARFF格式（Weka的默认格式）。...如果你的数据集是其他格式（如CSV），你需要先将其转换为ARFF格式。在上面的代码中，我们创建了一个新的Instances对象tempData，它只包含我们想要预测的实例的特征值。

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WEKA平台应用

常用的机器学习平台有：（1）WEKA：一款免费开源的机器学习和数据挖掘可视化工具软件，其操作简便，运行速度快，尤其适合小规模的机器学习建模，适合于科研探索和机器学习入门人员等；（2）RapidMiner...（详细见https://blog.csdn.net/rain_88/article/details/52973238） WEKA简单应用 Weka输入数据的格式： @relation weather

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数据挖掘的数据集资源

UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 整理好的一些UCI数据集(arff格式)： http...://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip 关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。...Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 很多的机器学习的经典算法都在里面。而且公布源程序，易于修改。...http://www.almaden.ibm.com/cs/quest/syndata.html 关联： http://flow.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka...： http://flow.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/regression-datasets.jar 1、A jarfile containing

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交叉验证的Java weka实现，并保存和重载模型

eval.toClassDetailsString());// 输出分类详细信息 System.out.println(eval.toMatrixString());// 输出分类的混淆矩阵 Java调用weka...("LibSVM.model"); 全部代码： package weka_test; import java.io.File; import java.io.IOException; import...weka.classifiers.Classifier; import weka.classifiers.trees.J48; import weka.core.Instance; import weka.core.Instances...; import weka.core.converters.ArffLoader; import weka.experiment.InstanceQuery; import weka.classifiers.Evaluation...-3-7//data//iris.arff");//训练语料文件 ArffLoader atf = new ArffLoader(); atf.setFile(inputFile

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1 机器学习入门——线性回归第二课

数据是这样的，house.arff： @RELATION house @ATTRIBUTE houseSize NUMERIC @ATTRIBUTE lotSize NUMERIC @ATTRIBUTE...那么就让weka来告知我们怎么来建立这个模型吧和上一篇一样的方式，导入数据。 ? 然后使用线性回归训练模型，得到如图的结果。...下面来看一个更好的数据源autoMpg.arff，这个示例数据文件的作用是创建一个能基于汽车的几个特性来推测其油耗（每加仑英里数，MPG）的回归模型（请务必记住，数据取自 1970 至 1982 年）。...我们将该数据导入到weka，同样选用线性回归——LinearRegression，对它进行挖掘运算。 weka瞬间就给出了它的结果： ?...参考文章：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/

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数据挖掘工具R软件与Weka的比较分析

有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。...而开发者则可使用Java语言，利用Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。读者如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。...Weka的每月下载次数已超过万次。 Weka和R比较 Weka和R是两个突出的开放源码分析软件系统。这两个都来自学术界，但有不同的目标和重点。...Weka的基础是100％的Java，促进简单集成和部署。Weka提供了技术，广阔的选择数据挖掘和机器学习。R是一个通用的统计环境，拥有设施。Weka无疑是更用户友好，有熟悉点的点击图形用户界面。...所以通常在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

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3-weka.filters.unsup

使用weka API 对数据进行规范化处理 DataSource source = null; Instances instances = null; try

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4 机器学习入门——分类和最近邻

往weka里导入bmw-training.arff，共3000条。 ? 由于这是一个决策事件，我们要通过数据来判断一个人是否会参加延保活动，所以首先来试试决策树。选择J48算法，看看结果 ?...用的数据集是bmw-browsers.arff，导入weka。 ?...参考：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka2/

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做股票数据挖掘的一些日志

做的那个过程一波三折啊，冲在最前线摸索的自然是老夫（结果犯方向性错误最多的也是我）。我们在开始做之前花了一个月补基础，买了几本书看，都是在业内很经典的书。...对于输出的格式，是WEKA的ARFF格式，其实就是TXT的前面加了一些声明。 3.指标计算。指标计算的工作量非常大，由于在EXCEL中编程操作，需要编写各种不同的程序来处理不同的指标。...无法识别，后面我们查错觉得可能是OPENCSV这个项目本身的BUG，我们也没有多余的时间去查看项目的源码，所以最后还是换了一种方式：直接把XLS转换为ARFF格式。...）这个规则的意思是当600036这支股票涨幅是在8.5355到涨停（或者更高，因为最早是没有涨停限制的）时，600000号股票是8.0135到涨停这个涨幅，这样的情况历史上发生了6次，但是有一次是被错误分类的...（如果不明白什么叫错误分类，可以去看看决策树的C4.5算法）换个容易理解的说法，即这条信息的可信度为6分之5。对于怎样处理规则会让用户觉得友好，我们觉得这是对我们的一大挑战。

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weka manual 3.6 翻译：1.1 引言

你应该给java虚拟机增加堆的最大容量来避免内存错误，一般是通过 -Xmx1024M 或者 -Xmx1024m 分配1GB的空间，默认的64MB太小了。...如果你遇到了“找不到指定类”的错误，检查你的CLASSPATH目录下面有没有存放weka.jar。你也可以使用 -cp 命令来显式指定 CLASSPATH 目录。...我们会从基础的概念和思想讲起，然后是 weka.filters 包，它用来转换输入数据，例如预处理、转化、特征聚集以及其他。接着，我们会关注机器学习的算法本身，他们在weka中叫做分类器。...最后，在weka的文档目录中，你可以找到所有weka中的java类。准备好使用它们，因为这个手册不会提供完整的描述。如果你想知道他们的内部机制，请查看具有良好注释的源代码。...它们可以在 weka-src.jar 中找到，并且可以在jdk提供的jar工具里查看（或者任何可以解压缩zip格式文件程序都行）。

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