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blog名称:宿命宽恕轮回修仙
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建立时间:2009年3月18日 |
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 [WEKA]（转）开源机器学习：R Meets Weka
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/2 20:40:24 |
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背景介绍： 1）Weka： Weka有两种意思：一种不会飞的鸟的名字，一个机器学习开源项目的简称（Waikato Environment for Knowledge Analysis，http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/）。我们这里当然要介绍的是第二种意思啦，Weka项目从1992年开始，由新西兰政府支持，现在已在机器学习领域大名鼎鼎。Weka里有非常全面的机器学习算法，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等。Weka的图形界面对不会写程序的人来说非常方便，而且提供“KnowledgeFlow” 功能，允许将多个步骤组成一个工作流。另外，Weka也允许在命令行执行命令。 2）R R就不用我废话了吧，呵呵，越来越受欢迎的统计软件（http://www.r-project.org/）。 3）R与Weka： R里有很多机器学习的函数和包，不过Weka里提供的函数更全面更集中，所以我有时候需要用到Weka。以前我是这样用R和Weka的： 在R中准备好训练的数据（如：提取数据特征……）； 整理成Weka需要的格式（*.arff）； 在Weka里做机器学习（如：特征选择、分类……）； 从Weka的预测结果计算需要的统计量（如：sensitivity, specificity, MCC……）。 来回捣腾两个软件还是挺麻烦的；为了偷懒，我没学Weka的命令行，只会用图形界面的，在数据量大的时候非常受罪，有时候还会内存不够。现在发现R竟然提供了和Weka的接口函数包RWeka，以后方便多了哦，下面介绍一下RWeka的功能：
RWeka (http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html) ： 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。
来源：http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/196.page |
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