WEKA操作入门
WEKA的全名是怀卡托智能
分析
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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，用于非商业目的的研究行为，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。
WEKA的接口是开放的，可以查看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。
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。
1.数据格式
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。
图1. weather.arff数据集
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。
relation weather
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy {TRUE, FALSE}
@attribute play {yes, no}
@data
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
以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。
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
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
其中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。
数据类型
WEKA支持的有四种，分别是
numeric-------------------------数值型
-----分类（nominal）型
string----------------------------字符串型
date []--------日期和时间型
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 date []
其中是这个属性的名称，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）。
数据准备
使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件所支持的。此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。
.* -> .csv
我们给出一个CSV文件的例子（bank-data.csv）。用UltraEdit打开它可以看到，这种格式也是一种逗号分割数据的文本文件,储存了一个二维表格。
Excel的XLS文件可以让多个二维表格放到不同的工作表（Sheet）中，我们只能把每个工作表存成不同的CSV文件。打开一个XLS文件并切换到需要转换的工作表，另存为CSV类型，点“确定”、“是”忽略提示即可完成操作。
在Matlab中的二维表格是一个矩阵，我们通过这条命令把一个矩阵存成CSV格式。
csvwrite('filename',matrixname)
需要注意的是，Matllab给出的CSV文件往往没有属性名（Excel给出的也有可能没有）。而WEKA必须从CSV文件的第一行读取属性名，否则就会把第一行的各属性值读成变量名。因此我们对于Matllab给出的CSV文件需要用UltraEdit打开，手工添加一行属性名。注意属性名的个数要跟数据属性的个数一致，仍用逗号隔开。
.csv -> .arff
将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。
运行WEKA的主程序，出现GUI后可以点击下方按钮进入相应的模块。我们点击进入“Simple CLI”模块提供的命令行功能。在新窗口的最下方（上方是不能写字的）输入框写上
java weka.core.converters.CSVLoader b.csv > b.arff
即可完成转换。
在WEKA 3.5中提供了一个“Arff Viewer”模块，我们可以用它打开一个CSV文件将进行浏览，然后另存为ARFF文件。
进入“Exploer”模块，从上方的按钮中打开CSV文件然后另存为ARFF文件亦可。
“Exploer”界面
我们应该注意到，“Exploer”还提供了很多功能，实际上可以说这是WEKA使用最多的模块。现在我们先来熟悉它的界面，然后利用它对数据进行预处理。
图2。 Explorer界面
图2显示的是使用3.5版"Exploer"打开"bank-data.csv"的情况。我们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。
区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。这一节用到的只有“Preprocess”，其他面板的功能将在以后介绍。
区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们在这里把"bank-data.csv"另存为"bank-data.arff"。
在区域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。
区域4展示了数据集的一些基本情况。
区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并“Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的“Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速勾选的。
在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个属性的摘要。注意对于数值属性和分类属性，摘要的方式是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。
区域7是区域5中选中属性的直方图。若数据集的最后一个属性（我们说过这是分类或回归任务的默认目标变量）是分类变量（这里的“pep”正好是），直方图中的每个长方形就会按照该变量的比例分成不同颜色的段。要想换个分段的依据，在区域7上方的下拉框中选个不同的分类属性就可以了。下拉框里选上“No Class”或者一个数值属性会变成黑白的直方图。
区域8是状态栏，可以查看Log以判断是否有错。右边的weka鸟在动的话说明WEKA正在执行挖掘任务。右键点击状态栏还可以执行JAVA内存的垃圾回收。
预处理
bank-data数据各属性的含义如下：
id a unique identification number
age age of customer in years (numeric)
sex MALE / FEMALE
region inner_city/rural/suburban/town
income income of customer (numeric)
married is the customer married (YES/NO)
children number of children (numeric)
car does the customer own a car (YES/NO)
save_acct does the customer have a saving account (YES/NO)
current_acct does the customer have a current account (YES/NO)
mortgage does the customer have a mortgage (YES/NO)
pep did the customer buy a PEP (Personal Equity Plan) after the last mailing (YES/NO)
通常对于数据挖掘任务来说，ID这样的信息是无用的，我们将之删除。在区域5勾选属性“id”，并点击“Remove”。将新的数据集保存一次，并用UltraEdit打开这个ARFF文件。我们发现，在属性声明部分，WEKA已经为每个属性选好了合适的类型。
我们知道，有些算法，只能处理所有的属性都是分类型的情况。这时候我们就需要对数值型的属性进行离散化。在这个数据集中有3个变量是数值型的，分别是“age”，“income”和“children”。
其中“children”只有4个取值：0，1，2，3。这时我们在UltraEdit中直接修改ARFF文件，把
@attribute children numeric
改为
@attribute children {0,1,2,3}
就可以了。
在“Explorer”中重新打开“bank-data.arff”，看看选中“children”属性后，区域6那里显示的“Type”是不是变成“Nominal”了？
“age”和“income”的离散化我们需要借助WEKA中名为“Discretize”的Filter来完成。在区域2中点“Choose”，出现一棵“Filter树”，逐级找到“weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize”，点击。若无法关闭这个树，在树之外的地方点击“Explorer”面板即可。
现在“Choose”旁边的文本框应该显示“Discretize -B 10 -M -0.1 -R first-last”。 点击这个文本框会弹出新窗口以修改离散化的参数。
我们不打算对所有的属性离散化，只是针对对第1个和第4个属性（见区域5属性名左边的数字），故把attributeIndices右边改成“1,4”。
计划
项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载
把这两个属性都分成3段，于是把“bins”改成“3”。其它框里不用更改，关于它们的意思可以点“More”查看。点“OK”回到“Explorer”，点choose右边的Apply，可以看到“age”和“income”已经被离散化成分类型的属性。若想放弃离散化可以点区域2的“Undo”。
如果对“"(-inf-34.333333]"”这样晦涩的标识不满，我们可以用UltraEdit打开保存后的ARFF文件，把所有的“'\'(-inf-34.333333]\''”替换成“0_34”。其它标识做类似地手动替换。
经过上述操作得到的数据集我们保存为arff格式。
浙公网安备 33021202002483