你好！欢迎回到"Weka在数据挖掘中的运用"
的课程。
这是讲座1.3。我们将学习如何
分析数据集。
我们已在上节课学习了数据文件。
是关于天气的数据。
它是个非常简单的数据集， 包含了14天的天气，或者
说实例。 每天是一个实例，它由
五种属性来描述。
四种与天气有关,
最后一个叫类
属性。
它是我们希望要预测的：是否玩这个
未定的游戏。
这是个关于分类的问题。
我们希望要预测类的值。
现在打开Weka
它已安装到我的笔记本电脑上。.
我打开了Explorer。
我们将一直使用Explorer。
我将打开一个文档。
我把数据集放在我的文件夹中，这样便于我找到它们。
我打开了
天气的名词性数据。
这是Weka里显示的天气数据，
正如我们上次看到的。
你能看到数据集的大小，实例的数量，14个
你能看到属性，
你可点击其中的一个，
在这个面板的上部，
看到它们的值。
在这个面板的下部是根据不同的类值形成的
属性值直方图。 这些
不同的类值有
兰色代表 yes, 即 play，
红色代表 no, 即 don't play，
在Weka中，
默认的类是最后一个属性。
如果你愿意，你可以改变。这样你可以
预测其它的属性。
这是天气的数据。
我已提到，这是个分类的问题，有时也称为监督学习的问题。
它是监督学习的问题，
因为你已知道了
每个训练实例的类的值。
我们用已录入的数据作为已分类的例子。
这些都是独立的已知类值的实例。
我们希望自动地建立一个
可用于预测新的
实例的模型。
这是个分类的问题。
这些例子是这样的。这是个实例，有
不同的属性值，
有一组固定的特性。
我们赋予它一个类值，
这样就产生了一个已分类的实例。
这就是我们为什么要训练数据集。
这些属性或特性可以是离散的或连续的。
我们看到
过的天气数据
是离散的，所以也称为名词性的。
通常它们有一组固定的数据值。
他们也可以是数字
一组连续的数字。
同时，类 可以是离散的或连续的。我们看到的是离散的类,
例如在天气数据中的类yes 或 no。 其它机器学习问题
可能涉及到连续的类，
这时我们希望预测一个数字。
在商业领域叫
回归问题。
我们来看一组和
天气数据集近似的数据。
数字天气
数据集
在Weka中打开
weather.numeric.arff.
看到没有，非常近似。
实际上，几乎是相同的。
14个实例，5个属性, 相同的属性。
我们来用编辑面板
看看这个数据集。
你可看到，这里， temperature 和 humidity 是
数字性的属性，之前他们是名词性的
这里全是数字。
我们看下outlook 的值，
和以前一样， 有
sunny, overcast 和 rainy.
对于温度来说，我们不能枚举所有的值
因为有太多的数字。
但我们可以有最大值，最小值，平均值和标准差。
这些信息是Weka为
数字属性提供的
我们来看一个不同的数据集。
我们来看下玻璃的数据集。它是个大的数据集。
一个真实的数据集
不是特别大的一个。
让我们打开它，
它包含214个实例， 和
10 个属性。
这是10个属性, 不太清楚它们是什么。
让我们看下类。
默认值应是
最后的属性。
这个类有7个值。你可以从值的名称大概猜到
这个数据集是关于什么的。
这里有 前大灯，餐具，容器。
然后，有建筑物和车辆的窗子。
使用浮法和不使用浮法的。
你可能不知道这是什么，
制造玻璃有许多方法，
浮法生产是一种制作玻璃的方法。
这里有七种不同的玻璃。
它们的属性值都是些什么呢？
我不知道你还记得那些物理知识。
我想你不记得也没关系。
RI 指的是折射率。
在你查看数据时，看看它们是否合理总是个好主意。
深入了解你的数据是
非常重要的。
我们来看看折射率的值，最小值是1.511
最大值是1.534.
想一想这些数据对于折射率来说
是否合理总是好的。 如果你到网上查一查，
你会发现这些值数据
对于折射率来说
是合理的。
Na.
如果你学过化学，你知道Na是钠
这里看起来是些百分比，
钠的不同百分比
锰, Mg,
等等。可能会想到硅 (Si),
玻璃的主要组成元素，它的含量在69.81%
和75.41%之间。
这些数据是各种元素在玻璃中的含量。
我们可以通过观察数据来肯定我们的猜测。
让我们找一找玻璃数据，
它在Weka提供的数据集中，
它是glass.arff.
这是ARFF
文件格式。
开头是些关于玻璃数据的说明。
由%打头的行都是说明。
你可以读一下。 但我们现在没时间这样做。
你可以看下各个属性
他们是
折射率，钠，锰, 等等。
和玻璃的种类，例如，
窗户， 容器，餐具，等等。
我们看下说明的结尾部分，
这些是Weka特定的. 这就是ARFF格式。
这个关系有个名字。
你能在Weka的界面上看到.
属性都被定义过了，拥有真正的值。
数字性属性。.
这个属性是
名词性的，它的值已被罗列出来，
放在引号中。
这些是关于关系和属性的。接下来，我们看一看
'@data' 打头的行，接下来都是一个接一个的实例。
每行包含了所有的属性的值， 默认类的值是
最后一个属性的值。 这是第一个
实例的类的值。
这里大概有
214个实例。
这是最后一个。
这就是ARFF格式。 它是一个简单
的文本文件格式。
现在，我们已确认了我们关于这些数字是百分比的猜测，
和各种不同的元素。
如果我们再思考一下，
这些数字的合理性
是很重要的。 如果他们是负数，这可能
意味着这些值已被损坏了。 负数百分比
是不正常的。
我们预测硅是主要的元素，
预测折射率在这个范围内。 当你拿到一组数据时，
一个好的方法是把它放在Weka中
检查一下
以确保数据看起来合理真实。 我想玻璃中
含有些微量的铝，也是很正常的。
我对玻璃知道的不多。
我们这里只是看一下合理性。
这是应该做的。
就到这里吧。
这节课，我们学习了分类问题。
我们了解了名词性和数字性的天气数据。
我们谈到了名词性和数字性的属性。
同时，我们
学习了ARFF文件格式。
我们看了下
glass.arff
我们谈到了对属性的合理性的检测，
和深入了解你的数据的重要性。
你如果还想知道更多的背景知识，可以看一看教科书的第11.1节
关于如何组织数据和将数据
读入到Explorer的部分。
这个可做，可不做，
但你应该完成这节课的课后练习。
下次课见！