WEKA IBK算法对Nominal型属性如何进行距离计算的?

如题,IBk是最邻近算法,对于属性是numeric的,可以直接用欧式距离公式计算距离,那么对于离散的Nominal型的属性,如何进行距离计算?... 如题,IBk是最邻近算法,对于属性是numeric的,可以直接用欧式距离公式计算距离,那么对于离散的Nominal型的属性,如何进行距离计算? 展开
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风艳夕8
2017-04-23 · TA获得超过878个赞
知道小有建树答主
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需要将文件转换成标称(nominal)类型,weka把exel中的数字看作是数据类型,不能处理,从而导致Apriori算法没法用。
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),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。wekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,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。
如果想自己实现数据挖掘算法的话,可以参考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并不是件很困难的事情。
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的每月次数已超过万次。
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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