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Weka中算法说明  

2014-03-28 14:20:00|  分类: Weka |  标签: |举报 |字号 订阅

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http://blog.csdn.net/fly_fish456/article/details/8127071


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 Description Length)方法,有监督的离散化连续性数值数据。


3) 分类和回归
IBk():k最近邻分类
LBR():naive Bayes法分类
J48():C4.5决策树算法(决策树在分析各个属性时,是完全独立的)。
LMT():组合树结构和Logistic回归模型,每个叶子节点是一个Logistic回归模型,准确性比单独的决策树和Logistic回归方法要好。
M5P():M5 模型数算法,组合了树结构和线性回归模型,每个叶子节点是一个线性回归模型,因而可用于连续数据的回归。
DecisionStump():单层决策树算法,常被作为boosting的基本学习器。
SMO():支持向量机分类
AdaBoostM1():Adaboost M1方法。-W参数指定弱学习器的算法。
Bagging():通过从原始数据取样(用替换方法),创建多个模型。
LogitBoost():弱学习器采用了对数回归方法,学习到的是实数值
MultiBoostAB():AdaBoost 方法的改进,可看作AdaBoost 和 “wagging”的组合。
Stacking():用于不同的基本分类器集成的算法。
LinearRegression():建立合适的线性回归模型。
Logistic():建立logistic回归模型。
JRip():一种规则学习方法。
M5Rules():用M5方法产生回归问题的决策规则。
OneR():简单的1-R分类法。
PART():产生PART决策规则。


4) 聚类
Cobweb():这是种基于模型方法,它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。不适合对大数据库进行聚类处理。
FarthestFirst():快速的近似的k均值聚类算法
SimpleKMeans():k均值聚类算法
XMeans():改进的k均值法,能自动决定类别数
DBScan():基于密度的聚类方法,它根据对象周围的密度不断增长聚类。它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。


5)关联规则
Apriori():Apriori是关联规则领域里最具影响力的基础算法,是一种广度优先算法,通过多次扫描数据库来获取支持度大于最小支持度的频繁项集。它的理论基础是频繁项集的两个单调性原则:频繁项集的任一子集一定是频繁的;非频繁项集的任一超集一定是非频繁的。在海量数据的情况下,Apriori 算法的时间和空间成本非常高。
Tertius():Tertius算法。
6)预测和评估:
predict():根据分类或聚类结果预测新数据的类别
table():比较两个因子对象
evaluate_Weka_classifier():评估模型的执行,如:TP Rate,FP Rate,Precision,Recall,F-Measure。

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