公告 |
求真务实打基础, 宁缺毋滥读好书。
数据挖掘青年(DMman) |
链接 |
|
Blog信息 |
blog名称:DMman(数据挖掘青年) 日志总数:102 评论数量:564 留言数量:57 访问次数:1754485 建立时间:2007年4月9日 |

| |
您是否可以介绍一下weka3.5版本里的用于属性选择的属性评估方法:CfsSubseEval
hnuufish发表留言于2008/9/15 9:31:49 |
它是通过怎样的算法实现的呢?
以下为blog主人的回复:
该属性子集评估器“逐一评估每个属性的预测能力和他们之间的重复程度,然后选出那些与类有高度关联但相互之间关联程度却较低的属性”——上面是书面的介绍。细节我也没看过,应该就是如何定义“关联度”的问题吧,如熵方法、贝叶斯等然后进行计算。 | |
|
请问weka3.4.10在哪找?
HUGUOQING(游客)发表留言于2008/9/12 17:15:01 |
|
如何嵌入这个算法?
hnuufisher(游客)发表留言于2008/9/11 9:50:03 |
|
求助有关tan算法
bjtulazy(游客)发表留言于2008/9/3 14:05:18 |
本人初学数据挖掘,现在想编一个关于扩展树的分类tan算法,但是不知道如何下手,请问您是否有这个算法的java源代码供参考呢?方便可发至邮箱:lzy14497@163.com感激不尽
以下为blog主人的回复:
不熟悉。代码可以到google代码搜索看看 | |
|
做分类试验后,有个矩阵,怎么从矩阵里的数算出FP rate 的值 ?
hnuufish发表留言于2008/8/12 17:40:02 |
弟子愚笨。用WEKA做分类试验后,某个类的FP rate 是如何根据后面的矩阵里的数值算出来的?我琢磨了半天也没搞懂?
请您赐教!!谢谢!! |
|
加入向量机的问题我解决了!但要修改两条命令!
hnuufish发表留言于2008/8/1 10:36:07 |
谢谢楼主!我的问题解决了,方法是这样的:
第一步,在http://www.cs.iastate.edu/~yasser/wlsvm/上下载wlsvm.zip的压缩包,解压后将WLSVM \ lib 文件夹下的libsvm.jar 和wlsvm.jar 两个文件放到weka的安装目录下。 第二步,在weka的安装目录下打开runweka.ini这个文件,把 cmd_default=javaw -Dfile.encoding=#fileEncoding# -Xmx#maxheap# -classpath "#wekajar#;#cp#" #mainclass# 改成: cmd_default=javaw -Dfile.encoding=#fileEncoding# -Xmx#maxheap# -classpath "#wekajar#;libwlsvm.jar;libsvm.jar;#cp#" #mainclass#” 第三步,再把紧跟后面的命令 cmd_console=cmd.exe /K start cmd.exe /K "java -Dfile.encoding=#fileEncoding# -Xmx#maxheap# -classpath \"#wekajar#;#cp#\" #mainclass#" 改成: cmd_console=cmd.exe /K start cmd.exe /K "java -Dfile.encoding=#fileEncoding# -Xmx#maxheap# -classpath \"#wekajar#;libwlsvm.jar;libsvm.jar;#cp#\" #mainclass#" 第四步,保存该文件 第五步,直接运行runweka.bat,再打开Explorer,可以在Classify的Classifier-function中找到LibSVM,像使用其它Classifier一样使用它就可以了。这样LibSVM就成功的集成到Weka了。
以下为blog主人的回复:
哈哈,您介绍的很详细! | |
|
|