weka中的options

数据预处理包括数据的缺失值处理.标准化.规范化和离散化处理. 数据的缺失值处理:weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues. 对于数值属性,用平均值代替缺失值,对于nominal属性,用它的mode(出现最多的值)来代替缺失值. 标准化(standardize):类weka.filters.unsupervised.attribute.Standardize.标准化给定数据集中所有数值属性的值到一个0均值和单位方差的正态分布.

最近这些天一直在用weka实现一个算法,也是从这次开始接触weka,刚上手难免有些磕磕绊绊,这次实现也是遇到了各种各样的问题,其中的一个就 和weka中的Instances有关,刚刚把程序跑起来了,因为数据比较多,没有个一天两天估计是跑不完了,趁这个空闲时间,把我遇到的问题及解决方法 记录下来,一是这样可能会帮助到其他人,还有就是也方便我自己以后查阅,毕竟俗话说得好,烂笔头胜过好记性. 首先,weka是从事数据挖掘相关研究的人一定会接触到的一个软件,这个软件由新西兰waikato大学编写,里面实

转:http://kasy-13.blog.163.com/blog/static/8214691420143226365887/ Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data minining)软件.它和它的源代码可在其官方网站(h

命令行配置 我们通过vs2017创建一个控制台项目CommandLineSample 可以看到现在项目以来的是dotnet core framework 我们需要吧asp.net core引用进来,我们可以直接添加Microsoft.AspNetCore.All 安装完成之后,我们可以通过using Microsoft.Extensions.Configuration;来进行后续的配置 static void Main(string[] args) { var builder = new Con

不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的

相关准备: Weka.mysql已安装 MYSQL Driver for JDBC 1.进入weka的安装目录 1)新建文件夹lib和文件夹weka,然后将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar复制到lib文件夹中 2)“我的电脑”属性,设置环境变量 新建变量WEKA_HOME=weka的安装目录,如(D:\Prgrams\weka-3.6) 在CLASSPATH变量中添加“;%WEKA_HOME%\lib\mysql-connector-java-5.1.24-

1) 数据输入和输出WOW():查看Weka函数的参数.Weka_control():设置Weka函数的参数.read.arff():读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据.write.arff:将数据写入Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的文件. 2) 数据预处理Normalize():无监督的标准化连续性数据.Discretize():用MDL(Minimum Descriptio

在Android中,BitmapFactory相信大家都很熟悉了,这个类里面的所有方法都是用来解码创建一个Bitmap,其中有一个重要的类是Options,此类用于解码Bitmap时的各种参数控制,那这里面的各种参数都是什么含义呢?今天我们就来重点解读几个参数. inJustDecodeBounds: 如果将这个值置为true,那么在解码的时候将不会返回bitmap,只会返回这个bitmap的尺寸.这个属性的目的是,如果你只想知道一个bitmap的尺寸,但又不想将其加载到内存时.这是一个非常有用

在机器学习分类结果的评估中,ROC曲线下的面积AOC是一个非常重要的指标.下面是调用weka类,输出AOC的源码: try { // 1.读入数据集 Instances data = new Instances( new BufferedReader( new FileReader("E:\\Develop/Weka-3-6/data/contact-lenses.arff"))); data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); // 2.