数据挖掘WEKA实验报告一.docx

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数据挖掘WEKA实验报告一

数据挖掘-WEKA

实验报告一

一、实验内容

1、Weka工具初步认识（掌握weka程序运行环境）

2、实验数据预处理。

（掌握weka中数据预处理的使用）

对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。

1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。

2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。

3）、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。

4）、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。

（1）打开已经安装好的weka,界面如下，点击openfile即可打开weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件

（2）打开文件之后界面如下：

（3）可对数据进行选择，可以全选，不选，反选等，还可以链接数据库，对数据进行编辑，保存等。

还可以对所有的属性进行可视化。

如下图：

（4）使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。

（5）点击此处可以增加属性。

如上图，增加了一个未命名的属性unnamed.再点击下方的remove按钮即可删除该属性.

（5）使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。

没有去掉之前：

（6）去掉其中一个属性之后：

（7）选择choose里的removewithvalue：

（8）选择huminity属性：

（9）使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。

RI等宽：

（10）Ba等频：

二、思考与分析

1.使用数据集编辑器打开weather.nominal.arrf文件，实例编号为2的分类属性值是多少？

如图所示：

实例编号为2的分类值属性为no

加载weather.nomina.arrf文件后，temperature属性可以有哪些合法值？

Temperature可以取值为：

hot、mild、cool