Weka - 启动资源管理器

在本章中，让我们深入了解资源管理器提供的各种功能，这些功能可用于处理大数据。

当您在“应用程序”选择器中单击“资源管理器”按钮时，将打开以下屏幕：

在顶部，您将看到以下几个选项卡：

• 预处理
• 分类
• 聚类
• 关联
• 选择属性
• 可视化

在这些选项卡下，有几个预先实现的机器学习算法。现在让我们详细了解一下每个算法。

预处理选项卡

最初，当您打开资源管理器时，只有“预处理”选项卡可用。机器学习的第一步是对数据进行预处理。因此，在“预处理”选项中，您将选择数据文件，对其进行处理并使其适合应用各种机器学习算法。

分类选项卡

“分类”选项卡为您提供了多种用于对数据进行分类的机器学习算法。举几个例子，您可以应用线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机树、随机森林、朴素贝叶斯等算法。列表非常详尽，提供了监督和无监督机器学习算法。

聚类选项卡

在“聚类”选项卡下，提供了多种聚类算法，例如 SimpleKMeans、FilteredClusterer、HierarchicalClusterer 等。

关联选项卡

在“关联”选项卡下，您将找到 Apriori、FilteredAssociator 和 FPGrowth。

选择属性选项卡

“选择属性”允许您基于多种算法（例如 ClassifierSubsetEval、PrinicipalComponents 等）进行特征选择。

可视化选项卡

最后，“可视化”选项允许您可视化已处理的数据以进行分析。

如您所见，WEKA 提供了多种现成的算法，用于测试和构建您的机器学习应用程序。要有效地使用 WEKA，您必须对这些算法有扎实的了解，了解它们的工作原理，在什么情况下选择哪种算法，在处理后的输出中寻找什么等等。简而言之，您必须拥有机器学习的坚实基础才能有效地使用 WEKA 构建您的应用程序。

在接下来的章节中，您将深入研究资源管理器中的每个选项卡。