數(shù)據(jù)挖掘weka實(shí)現(xiàn)步驟.doc

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1、1.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換（xml-csv-arff）2.數(shù)據(jù)挖掘（離散化）weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize”，（用此算法離散）實(shí)現(xiàn)后可以統(tǒng)計(jì)不同流量集中情況。3實(shí)現(xiàn)可視化步驟：（需要修改數(shù)據(jù)（使數(shù)據(jù)只剩時間和流量：每個用1,2個數(shù)字表示））4實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析：（關(guān)聯(lián)分析概念）：使用先轉(zhuǎn)換格式：實(shí)際操作：再選算法和修改屬性結(jié)論：另外i還可以實(shí)現(xiàn)：分類與回歸：（建議：再網(wǎng)上找?guī)讖垐D，借一個圖，做簡單的解釋）回歸于分類：實(shí)現(xiàn)的是對未來的上網(wǎng)時間段（或者上網(wǎng)流量）預(yù)測分析聚類分析：k-means算法；實(shí)現(xiàn)把分散的點(diǎn)聚類到

2、一起。從而實(shí)現(xiàn)上網(wǎng)時間段的集中百分比。

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