數據挖掘軟體WEKA（1），修改數據類型

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布局介紹（最頂部的功能分布）：

preprocess: 預備處理； 在這裡可以打開你要處理的文件，文件格式可以是csv， json， arff等；

classify: 分類器； 為你的數據集建立分類的標準；

cluster: 聚類；

assocciation rule;

attribute selection;

visualize: 視覺化數據集；全是數字多無聊呀，數據最後不僅僅是要給專家看的，所以視覺化很重要；

A: preprocess， 數據預處理：

1. 【數據背景知識】首先數據是分類型的，這裡我們用到numeric和nominal;

• numeric: 不能分類，數字型數據；（圖1）

----------如圖1，離散型的數據分布；

• nominal: 指可以分類，但不能排序的變數，比如血型，性別，職業。（圖2）

----------如圖2，可以分成兩個類別的；

【圖1】

【圖2】

2. 在WEKA中修改數據類型；

• 打開收集好的數據文件；open file;
• 選擇csv， arff等格式的文件

• 打開後，我們先來檢查一下數據類型，下圖（圖3）的數據類型明顯有問題，只有兩類數據，怎麼數據類型的type就是numeric呢？改

【圖3】

• 修改數據類型：
  選擇 filters/unsupervised/attribute/NumericToNominal（如圖4），然後點擊輸入框，修改需要將numeric改成nominal的列（圖5）點擊apply；

【圖4】【圖5】

apply之後，我們可以看到展示數據的界面發生了變化（圖6）；這就代表我們的數據類型修改完畢了；

• 點擊右上角的Edit，可以看到我挑選了一部分數據進行數據類型的轉換（原本的數據類型都是numeric的）；（如圖7，8）

【圖7】【圖8】

好啦，數據的導入和數據類型的處理就先到這了，see you next time~