技术标签: 数据挖掘原理 机器学习 c4.5算法 KNN 数据挖掘 分类
进一步理解分类算法(决策树、贝叶斯),利用weka实现数据集的分类处理,学会调整模型参数,以图或树的形式给出挖掘结果,并解释规则的含义。
随机选取数据集(UCI或data文件夹),完成以下内容:(用三种方法:KNN、C4.5算法、贝叶斯算法)
单击Open file,选择自带数据集中的“iris.arff”数据集,数据集如图1所示。
对于iris数据集,它包含了150个实例(每个分类包含50个实例),共有sepal1ength、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型,class属性为分类属性,表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类:Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。
实验数据集中所有的数据都是实验所需的,不存在属性筛选的问题。
单击Classify->choose->lazy->IBK选择KNN算法,如图2所示。
单击choose右侧的文本框,弹出参数设置窗口,如下图所示。
KNN的值即算法中k的值,该值的选择会对算法的结果产生重大影响。
如果k值较小,就相当于用较小邻域中的训练实例进行预测,极端情况下k=1,测试实例只和最接近的一个样本有关,训练误差很小(0),但是如果这个样本恰好是噪声,预测就会出错,测试误差很大。也就是说,当k值较小时,会产生过拟合的现象。
如果k值较大,就相当于用很大邻域中的训练实例进行预测,极端情况是k=n,测试实例的结果是训练数据集中实例最多的类,这样会产生欠拟合。
在应用中,一般选择较小k并且k是奇数。通常采用交叉验证的方法来选取合适的k值,经过多次验证,选择合适的k值为7。
单击Classify->choose->trees->J48选择C4.5算法,如图4所示。
单击choose右侧的文本框,弹出参数设置窗口,如下图所示。
单击Classify->choose->bayes->NaiveBayes选择贝叶斯算法,如图6所示。
单击choose右侧的文本框,弹出参数设置窗口,如下图所示。
分类结果如图8所示,可知正确率为96.6667%,其中150个实例中的145个被正确分类,5个被错误分类。根据混淆矩阵,被错误分类实例的为: 2个c类实例被错误分类到b,3个b类实例被错误分类到c。
分类结果如图9所示,可知准确率为96%,其中150个实例中的144个被正确分类,6个被错误分类。根据混淆矩阵,被错误分类实例的为:2个b类实例被错误分类到c,1个b类实例被错误分类到a;3个c类实例被错误分类到b。生成的决策树为图10。
分类结果如图11所示,可知准确率为96%,其中150个实例中的144个被正确分类,6个被错误分类。根据混淆矩阵,被错误分类实例的为:2个c类实例被错误分类到b,4个b类实例被错误分类到c。
对于该数据集,KNN算法准确率更高,但K值的选择是个难点,较好的K值可以带来较优的结果,反之亦然。C4.5算法与朴素贝叶斯算法准确率相同,但贝叶斯算法在对不同实例错误分类较为不均匀,而C4.5算法则对b、c错误分类个数较为均匀,这在一定程度上会影响分类结果,如果侧重于实例c的分类则贝叶斯算法较好,而实例b则C4.5算法较好。
文章浏览阅读645次。这个肯定是末尾的IDAT了,因为IDAT必须要满了才会开始一下个IDAT,这个明显就是末尾的IDAT了。,对应下面的create_head()代码。,对应下面的create_tail()代码。不要考虑爆破,我已经试了一下,太多情况了。题目来源:UNCTF。_攻防世界困难模式攻略图文
文章浏览阅读2.9k次,点赞3次,收藏10次。偶尔会用到,记录、分享。1. 数据库导出1.1 切换到dmdba用户su - dmdba1.2 进入达梦数据库安装路径的bin目录,执行导库操作 导出语句:./dexp cwy_init/[email protected]:5236 file=cwy_init.dmp log=cwy_init_exp.log 注释: cwy_init/init_123..._达梦数据库导入导出
文章浏览阅读1.9k次。1. 在官网上下载KindEditor文件,可以删掉不需要要到的jsp,asp,asp.net和php文件夹。接着把文件夹放到项目文件目录下。2. 修改html文件,在页面引入js文件:<script type="text/javascript" src="./kindeditor/kindeditor-all.js"></script><script type="text/javascript" src="./kindeditor/lang/zh-CN.js"_kindeditor.js
文章浏览阅读2.3k次,点赞6次,收藏14次。SPI的详情简介不必赘述。假设我们通过SPI发送0xAA,我们的数据线就会变为10101010,通过修改不同的内容,即可修改SPI中0和1的持续时间。比如0xF0即为前半周期为高电平,后半周期为低电平的状态。在SPI的通信模式中,CPHA配置会影响该实验,下图展示了不同采样位置的SPI时序图[1]。CPOL = 0,CPHA = 1:CLK空闲状态 = 低电平,数据在下降沿采样,并在上升沿移出CPOL = 0,CPHA = 0:CLK空闲状态 = 低电平,数据在上升沿采样,并在下降沿移出。_stm32g431cbu6
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