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1.weka关联规则分析中的源码Lift、Leverage和Conviction指标如何衡量规则重要性？
2.weka真的源码被广大用户认可并成为里程碑式的数据挖掘工具吗？

weka关联规则分析中的Lift、Leverage和Conviction指标如何衡量规则重要性？

       在WEKA中，源码我们可以利用关联规则分析功能来探索数据集中的源码潜在模式。但需要注意的源码是，对于大规模数据集，源码棋牌源码最新2017Apriori算法可能并非最佳选择。源码以"bank-data"数据为例，源码我们可以使用Explorer打开"bank-data-final.arff"，源码切换到"Associate"选项卡，源码这里默认的源码Apriori算法将被用于分析。但可以调整参数，源码例如通过点击"Choose"右边的源码文本框，选择"More"来了解每个参数的源码含义。

       Apriori算法的源码核心是支持度和置信度，它们分别衡量规则L->R在购物篮中出现的概率。规则的支持度表示同时观察到L和R的概率，置信度则表示在观察到L后R出现的概率。其他度量如Lift、源码学习推荐Leverage和Conviction也是衡量规则关联程度的方式，Lift越大说明L和R的关联性越强，Leverage和Conviction则分别表示L和R的独立性程度。

       为了挖掘出重要规则，我们可以设定参数，如支持度范围（%至%），Lift值大于1.5，选取前个规则。在Explorer中点击"Start"，spring源码系统将开始执行算法，结果显示数据集摘要和挖掘结果。例如，前五个Lift值最高的规则如下：

       age=_max save_act=YES current_act=YES ->income=_max , lift: 4.

       income=_max ->age=_max save_act=YES current_act=YES , lift: 4.

       income=_max current_act=YES ->age=_max save_act=YES , lift: 3.

       age=_max save_act=YES ->income=_max current_act=YES , lift: 3.

       age=_max save_act=YES ->income=_max , lift: 3.

       除了图形用户界面，我们还可以通过命令行工具进行关联规则挖掘，比如使用Apriori算法的命令格式为：

       java weka.associations.Apriori options -t "directory-path"bank-data-final.arff

       这里的选项可以根据需要调整，如设置支持度、Lift值等。通过命令行工具，员工离职源码可以挖掘不同项数的频繁项集，具体命令如：

       java weka.associations.Apriori -N -T 1 -C 1.5 -D 0. -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 -I -t "d:weka"bank-data-final.arff

       命令执行后，会返回相应的挖掘结果，格式与GUI操作一致。

扩展资料

       Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。它和它的go源码视频源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。

weka真的被广大用户认可并成为里程碑式的数据挖掘工具吗？

       WEKA，全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis，它的名字源于新西兰的鸟种，而其开发者同样来自这个美丽的国家。作为一款功能强大的数据挖掘工作平台，WEKA集成了众多机器学习算法，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类以及关联规则分析，并在交互式界面上提供了直观的可视化功能，为数据挖掘任务提供了全面支持。

       对于那些想要自己实现数据挖掘算法的用户，WEKA提供了详细的接口文档，使得定制和扩展变得相对容易。在这款系统中，不仅能够集成个人算法，还能借助其设计思路构建自己的可视化工具，这使得它在年ACM SIGKDD国际会议上荣获了数据挖掘与知识探索领域的最高服务奖，成为数据挖掘和机器学习历史上的重要里程碑。自那时起，WEKA已经发展了超过年，凭借其完备的功能和超过1万次每月下载量，证明了其在业界的广泛认可和实用性。

扩展资料

       Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。