การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Weka 2
-
Upload
dkpoon-po-ngam -
Category
Education
-
view
190 -
download
0
Transcript of การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Weka 2
การทำ�า Classification : Status(Fat,Thin)
ขั้��น์ตอน์การเตร�ยมไฟล์ .arff
- เปิ�ดไฟล์ data.csv
- ทำ�าการ Classify
- แล์ ว save data.arff
โดยกด Visualize classifier errors
- ไฟล์ predict.csv ก"ทำ�าเช่$น์เด�ยวก�น์ จน์ได ไฟล์ predict.arff
การทำ�า Classification : Status(Fat,Thin)
- เปิ�ดไฟล์ data.arff
- ทำ�าการ Classify
โดยเล์%อก MultiLayerPerceptron
กด Start
การทำ�า Classification : Status(Fat,Thin)
- ทำ�าการ Save model ทำ�&ได จากการ Classify ด วย Thining time = 500
- แล์ วทำ�าการ Load model ทำ�&เราได เซฟไปิ
การทำ�า Classification : Status(Fat,Thin)
- เล์%อก Supplied test set กด set เล์%อกไฟล์ predict.arff เพ%&อทำ�าการ test
การทำ�า Classification : Status(Fat,Thin)
- กด Re-evaluate model on current test set จะได ค่$าด�งภาพ
การทำ�า Classification : Status(Fat,Thin)
- ทำ�าการเซฟผล์ล์�พธิ์ทำ�&ได เปิ,น์ไฟล์ .arff แล์ วทำ�าการเปิ�ดใน์ ArffViewer
ผมล์�พธิ์จาก Training time = 500
การทำ�า Clustering Knee Curve ทำ�&ได จากการ Clustering ด วย SimpleKMeans
Knee Curve อย.$ทำ�& numCluster 11
การทำ�า Clustering- ทำ�าการ Clutering แบ$งเปิ,น์ 11 กล์2$ม- ทำ�าการเซฟขั้ อม.ล์เพ%&อใช่ ใน์การ
ด.ว$าแต$ล์ะ record อย.$ใน์Cluster ไหน์
การทำ�า Clustering - น์�าไฟล์ขั้ อล์.การแบ$งกล์2$มมาเปิ3ดใน์ ArffViewer จะทำ�าให บอกได ว$าแต$ล์ะ record อย.$ใน์cluster ใดบ าง
การทำ�า Association - ทำ�าการเตร�ยมไฟล์ สำ�าหรบกรทำ�า Association โดยจะทำ�าได ล์บค่$า f แล์ วเปิล์%&ยน์เปิ,น์ ?
แทำน์ เพ%&อให WEKA ว เค่ราะหแค่$ค่$าทำ�&เปิ,น์ t เทำ$าน์��น์
การทำ�า Association Best rules found: 1. IceCream=t 40 ==> Water=t 40 <conf:(1)> lift:(3.2) lev:(0.21) [27] conv:(27.5)
2. Water=t 40 ==> IceCream=t 40 <conf:(1)> lift:(3.2) lev:(0.21) [27] conv:(27.5)
3. IceCream=t Sandwich=t 39 ==> Water=t 39 <conf:(1)> lift:(3.2) lev:(0.21) [26] conv:(26.81)
4. Water=t Sandwich=t 39 ==> IceCream=t 39 <conf:(1)> lift:(3.2) lev:(0.21) [26] conv:(26.81)
5. MoneyCard=t 25 ==> Bread=t 25 <conf:(1)> lift:(5.12) lev:(0.16) [20] conv:(20.12)
6. Bread=t 25 ==> MoneyCard=t 25 <conf:(1)> lift:(5.12) lev:(0.16) [20] conv:(20.12)
7. Milk=t IceCream=t 25 ==> Water=t 25 <conf:(1)> lift:(3.2) lev:(0.13) [17] conv:(17.19)
8. Water=t Milk=t 25 ==> IceCream=t 25 <conf:(1)> lift:(3.2) lev:(0.13) [17] conv:(17.19)
9. Water=t Milk=t 25 ==> Sandwich=t 25 <conf:(1)> lift:(2.91) lev:(0.13) [16] conv:(16.41)
10. Milk=t IceCream=t 25 ==> Sandwich=t 25 <conf:(1)> lift:(2.91) lev:(0.13) [16] conv:(16.41)