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WEKA入门教程 1  

2010-04-12 10:28:45|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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< DOCTYPE HTML PUBLIC -WCDTD HTML TransitionalEN> Weka入门教程,来自http://forum.wekacn.org/viewtopic.php?f=2&t=9。转载请注明出处。

1. 简介

WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰。

WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
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。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。

2005年8月,在第11届ACM SIGKDD国际会议上,怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖,Weka系统得到了广泛的认可,被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑,是现今最完备的数据挖掘工具之一(已有11年的发展历史)。Weka的每月下载次数已超过万次。

--整理自http://www.china-pub.com/computers/common/info.asp?id=29304

2. 数据格式

巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。
跟很多电子表格或数据分析软件一样,WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。
f1.jpg
f1.jpg (34.05 KiB) 被浏览 4479 次
图1
这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例(Instance),相当于统计学中的一个样本,或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性(Attrbute),相当于统计学中的一个变量,或者数据库中的一个字段。这样一个表格,或者叫数据集,在WEKA看来,呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例,5个属性,关系名称为“weather”。

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。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件,在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。
代码: 全选
DE<% ARFF file for the weather data with some numric features
%
@relation weather

@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy {TRUE, FALSE}
@attribute play {yes, no}

@data
%
% 14 instances
%
sunny,85,85,FALSE,no
sunny,80,90,TRUE,no
overcast,83,86,FALSE,yes
rainy,70,96,FALSE,yes
rainy,68,80,FALSE,yes
rainy,65,70,TRUE,no
overcast,64,65,TRUE,yes
sunny,72,95,FALSE,no
sunny,69,70,FALSE,yes
rainy,75,80,FALSE,yes
sunny,75,70,TRUE,yes
overcast,72,90,TRUE,yes
overcast,81,75,FALSE,yes
rainy,71,91,TRUE,no
DE<

需要注意的是,在Windows记事本打开这个文件时,可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。推荐使用UltraEdit这样的字符编辑软件察看ARFF文件的内容。

下面我们来对这个文件的内容进行说明。
识别ARFF文件的重要依据是分行,因此不能在这种文件里随意的断行。空行(或全是空格的行)将被忽略。
以“%”开始的行是注释,WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行,是没有影响的。
除去注释后,整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息(Head information),包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息(Data information),即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始,后面的就是数据信息了。

关系声明
关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义,格式为
@relation <relation-name>
<relation-name>是一个字符串。如果这个字符串包含空格,它必须加上引号(指英文标点的单引号或双引号)。

属性声明
属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句,来定义它的属性名称和数据类型。
这些声明语句的顺序很重要。首先它表明了该项属性在数据部分的位置。例如,“humidity”是第三个被声明的属性,这说明数据部分那些被逗号分开的列中,第三列数据 85 90 86 96 ... 是相应的“humidity”值。其次,最后一个声明的属性被称作class属性,在分类或回归任务中,它是默认的目标变量。
属性声明的格式为
@attribute <attribute-name> <datatype>
其中<attribute-name>是必须以字母开头的字符串。和关系名称一样,如果这个字符串包含空格,它必须加上引号。
WEKA支持的<datatype>有四种,分别是
numeric-------------------------数值型
<nominal-specification>-----分类(nominal)型
string----------------------------字符串型
date [<date-format>]--------日期和时间型
其中<nominal-specification> 和<date-format> 将在下面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”,但是WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”,“real”,“numeric”,“date”,“string”这些关键字是区分大小写的,而“relation”“attribute ”和“date”则不区分。

数值属性
数值型属性可以是整数或者实数,但WEKA把它们都当作实数看待。

分类属性
分类属性由<nominal-specification>列出一系列可能的类别名称并放在花括号中:{<nominal-name1>, <nominal-name2>, <nominal-name3>, ...} 。数据集中该属性的值只能是其中一种类别。
例如如下的属性声明说明“outlook”属性有三种类别:“sunny”,“ overcast”和“rainy”。而数据集中每个实例对应的“outlook”值必是这三者之一。
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
如果类别名称带有空格,仍需要将之放入引号中。

字符串属性
字符串属性中可以包含任意的文本。这种类型的属性在文本挖掘中非常有用。
示例:
@ATTRIBUTE LCC string

日期和时间属性
日期和时间属性统一用“date”类型表示,它的格式是
@attribute <name> date [<date-format>]
其中<name>是这个属性的名称,<date-format>是一个字符串,来规定该怎样解析和显示日期或时间的格式,默认的字符串是ISO-8601所给的日期时间组合格式“yyyy-MM-ddTHH:mm:ss”。
数据信息部分表达日期的字符串必须符合声明中规定的格式要求(下文有例子)。

数据信息
数据信息中“@data”标记独占一行,剩下的是各个实例的数据。

每个实例占一行。实例的各属性值用逗号“,”隔开。如果某个属性的值是缺失值(missing value),用问号“?”表示,且这个问号不能省略。例如:
@data
sunny,85,85,FALSE,no
?,78,90,?,yes


字符串属性和分类属性的值是区分大小写的。若值中含有空格,必须被引号括起来。例如:
@relation LCCvsLCSH
  @attribute LCC string
  @attribute LCSH string
  @data
  AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.'
  AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.'


日期属性的值必须与属性声明中给定的相一致。例如:
@RELATION Timestamps
  @ATTRIBUTE timestamp DATE "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  @DATA
  "2001-04-03 12:12:12"
  "2001-05-03 12:59:55"


稀疏数据
有的时候数据集中含有大量的0值(比如购物篮分析),这个时候用稀疏格式的数据存贮更加省空间。
稀疏格式是针对数据信息中某个实例的表示而言,不需要修改ARFF文件的其它部分。看如下的数据:
@data
  0, X, 0, Y, "class A"
  0, 0, W, 0, "class B"

用稀疏格式表达的话就是
@data
  {1 X, 3 Y, 4 "class A"}
  {2 W, 4 "class B"}

每个实例用花括号括起来。实例中每一个非0的属性值用<index> <空格> <value>表示。<index>是属性的序号,从0开始计;<value>是属性值。属性值之间仍用逗号隔开。这里每个实例的数值必须按属性的顺序来写,如 {1 X, 3 Y, 4 "class A"},不能写成{3 Y, 1 X, 4 "class A"}
注意在稀疏格式中没有注明的属性值不是缺失值,而是0值。若要表示缺失值必须显式的用问号表示出来。

Relational型属性
在WEKA 3.5版中增加了一种属性类型叫做Relational,有了这种类型我们可以像关系型数据库那样处理多个维度了。但是这种类型目前还不见广泛应用,暂不作介绍。

--整理自http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/arff.htmlhttp://weka.sourceforge.net/wekadoc/index.php/en:ARFF_%283.5.3%29
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