3.数据准备

使 用WEKA作数据挖掘，面临的{dy}个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件所 支持的。此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。
在这一节里，我们先以Excel和Matlab为例，说明如何获得CSV文件。然 后我们将知道CSV文件如何转化成ARFF文件，毕竟后者才是WEKA支持得{zh0}的文件格式。面对一个ARFF文件，我们仍有一些预处理要做，才能进行挖 掘任务。

.* -> .csv
我们给出一个CSV 文件的例子（）。用UltraEdit打开它可以看到，这种格式也是一种逗号分割数据的文本 文件,储存了一个二维表格。

Excel的XLS文件可以让多个二维表格放到不同的工作表（Sheet）中，我们只能把每个工作表存成不同 的CSV文件。打开一个XLS文件并切换到需要转换的工作表，另存为CSV类型，点“确定”、“是”忽略提示即可完成操作。

在 Matlab中的二维表格是一个矩阵，我们通过这条命令把一个矩阵存成CSV格式。
csvwrite('filename',matrixname)
需 要注意的是，Matllab给出的CSV文件往往没有属性名（Excel给出的也有可能没有）。而WEKA必须从CSV文件的{dy}行读取属性名，否则就会 把{dy}行的各属性值读成变量名。因此我们对于Matllab给出的CSV文件需要用UltraEdit打开，手工添加一行属性名。注意属性名的个数要跟数 据属性的个数一致，仍用逗号隔开。

.csv -> .arff
将 CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。
运行WEKA的主程序，出现GUI后可以点击下方按钮进入相应的模块。我们点 击进入“Simple CLI”模块提供的命令行功能。在新窗口的最下方（上方是不能写字的）输入框写上
java weka.core.converters.CSVLoader filename.csv > filename.arff
即可完成转换。
在WEKA 3.5中提供了一个“Arff Viewer”模块，我们可以用它打开一个CSV文件将进行浏览，然后另存为ARFF文件。
进入“Exploer”模块，从上方的按钮中打开 CSV文件然后另存为ARFF文件亦可。

“Exploer”界面
我 们应该注意到，“Exploer”还提供了很多功能，实际上可以说这是WEKA使用最多的模块。现在我们先来熟悉它的界面，然后利用它对数据进行预处理。
图2
图2显示的是使用3.5版"Exploer"打开"bank-data.csv"的情况。我们根据不同的功能把这个界面分成 8个区域。
区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。这一节用到的只有“Preprocess”，其他面板的功能将在以后介绍。
区 域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功能。我们在这里把"bank-data.csv"另存为"bank-data.arff"。
在区 域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。
区域4展示了数据集的一 些基本情况。
区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并“Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的“Undo”按钮找回。 区域5上方的一排按钮是用来实现快速勾选的。
在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个属性的摘要。注意对于数值属性和分类属性，摘要的方式 是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。
区域7是区域5中选中属性的直方图。若数据集的{zh1}一个属性（我们说过这是分类或回 归任务的默认目标变量）是分类变量（这里的“pep”正好是），直方图中的每个长方形就会按照该变量的比例分成不同颜色的段。要想换个分段的依据，在区域 7上方的下拉框中选个不同的分类属性就可以了。下拉框里选上“No Class”或者一个数值属性会变成黑白的直方图。
区域8是状态栏，可以查看 Log以判断是否有错。右边的weka鸟在动的话说明WEKA正在执行挖掘任务。右键点击状态栏还可以执行JAVA内存的垃圾回收。

预处理
bank-data数据各属性的含义如下：
id a unique identification number
age age of customer in years (numeric)
sex MALE / FEMALE
region inner_city/rural/suburban/town
income income of customer (numeric)
married is the customer married (YES/NO)
children number of children (numeric)
car does the customer own a car (YES/NO)
save_acct does the customer have a saving account (YES/NO)
current_acct does the customer have a current account (YES/NO)
mortgage does the customer have a mortgage (YES/NO)
pep did the customer buy a PEP (Personal Equity Plan) after the last mailing (YES/NO)

通常对于数据挖掘任务来说，ID这样的信息是无用的，我们将之删除。在区域5勾选属性“id”，并点 击“Remove”。将新的数据集保存一次，并用UltraEdit打开这个ARFF文件。我们发现，在属性声明部分，WEKA已经为每个属性选好了合适 的类型。

我们知道，有些算法，只能处理所有的属性都是分类型的情况。这时候我们就需要对数值型的属性进行离散化。在这个数据集中有3个变 量是数值型的，分别是“age”，“income”和“children”。
其中“children”只有4个取值：0，1，2，3。这时我们 在UltraEdit中直接修改ARFF文件，把
@attribute children numeric
改为
@attribute children {0,1,2,3}
就可以了。
在“Explorer”中重新打开“bank-data.arff”，看 看选中“children”属性后，区域6那里显示的“Type”是不是变成“Nominal”了？

“age”和“income”的离散 化我们需要借助WEKA中名为“Discretize”的Filter来完成。在区域2中点“Choose”，出现一棵“Filter树”，逐级找到 “weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize”，点击。若无法关闭这个树，在树之外的地方点击 “Explorer”面板即可。
现在“Choose”旁边的文本框应该显示“Discretize -B 10 -M -0.1 -R first-last”。 点击这个文本框会弹出新窗口以修改离散化的参数。
我们不打算对所有的属性离散化，只是针对对第1个和第4个属性（见区 域5属性名左边的数字），故把attributeIndices右边改成“1,4”。计划把这两个属性都分成3段，于是把“bins”改成“3”。其它框 里不用更改，关于它们的意思可以点“More”查看。点“OK”回到“Explorer”，可以看到“age”和“income”已经被离散化成分类型的 属性。若想放弃离散化可以点区域2的“Undo”。
如果对“"(-inf-34.333333]"”这样晦涩的标识不满，我们可以用 UltraEdit打开保存后的ARFF文件，把所有的“'\'(-inf-34.333333]\''”替换成“0_34”。其它标识做类似地手动替 换。

经过上述操作得到的数据集我们保存为。

----整理自


4. 关联规则（购物篮分析）
注意：目前，WEKA的关联规则分析功能仅能用来作示范，不适合用来挖掘大型数据集。

我们打算对前面的 “bank-data”数据作关联规则的分析。用“Explorer”打开“bank-data-final.arff”后，切换到 “Associate”选项卡。默认关联规则分析是用Apriori算法，我们就用这个算法，但是点“Choose”右边的文本框修改默认的参数，弹出的 窗口中点“More”可以看到各参数的说明。

背景知识
首 先我们来温习一下Apriori的有关知识。对于一条关联规则L->R，我们常用支持度（Support）和置信度（Confidence）来衡量 它的重要性。规则的支持度是用来估计在一个购物篮中同时观察到L和R的概率P(L,R)， 而规则的置信度是估计购物栏中出现了L时也出会现R的条件概率P(R|L)。关 联规则的目标一般是产生支持度和置信度都较高的规则。
有几个类似的度量代替置信度来衡量规则的关联程度，它们分别是
Lift（提升 度？）： P(L,R)/(P(L)P(R))
Lift=1时表示 L和R独立。这个数越大，越表明L和R存在在一个购物篮中不是偶然现象。
Leverage（不知道怎么翻译）：P(L,R)-P(L)P(R)
它和Lift的含义差不多。 Leverage=0时L和R独立，Leverage越大L和R的关系越密切。
Conviction（更不知道译了）：P(L)P(!R)/P(L,!R) （!R表示R没有发生）
Conviction 也是用来衡量L和R的独立性。从它和lift的关系（对R取反，代入Lift公式后求倒数）可以看出，我们也希望这个值越大越好。
值得注意的是， 用Lift和Leverage作标准时，L和R是对称的，Confidence和Conviction则不然。

参数设置
现在我们计划挖掘出支持度在10%到{bfb}之间，并且lift值超过1.5 且lift值排在前100位的那些关联规则。我们把“lowerBoundMinSupport”和“upperBoundMinSupport”分别设 为0.1和1，“metricType”设为lift，“minMetric”设为1.5，“numRules”设为100。其他选项保持默认即可。 “OK” 之后在“Explorer”中点击“Start”开始运行算法，在右边窗口显示数据集摘要和挖掘结果。

下面是挖掘出来的 lift排前5的规则。
Best rules found:
1. age=52_max save_act=YES current_act=YES 113 ==> income=43759_max 61 conf:(0.54) < lift:(4.05)> lev:(0.08) [45] conv:(1.85)
2. income=43759_max 80 ==> age=52_max save_act=YES current_act=YES 61 conf:(0.76) < lift:(4.05)> lev:(0.08) [45] conv:(3.25)
3. income=43759_max current_act=YES 63 ==> age=52_max save_act=YES 61 conf:(0.97) < lift:(3.85)> lev:(0.08) [45] conv:(15.72)
4. age=52_max save_act=YES 151 ==> income=43759_max current_act=YES 61 conf:(0.4) < lift:(3.85)> lev:(0.08) [45] conv:(1.49)
5. age=52_max save_act=YES 151 ==> income=43759_max 76 conf:(0.5) < lift:(3.77)> lev:(0.09) [55] conv:(1.72)
对于挖掘出的每条规 则，WEKA列出了它们关联程度的四项指标。

命令行方式
我 们也可以利用命令行来完成挖掘任务，在“Simlpe CLI”模块中输入如下格式的命令：
java weka.associations.Apriori options -t directory-path\bank-data-final.arff
即可完成Apriori算法。注意，“-t”参数后 的文件路径中不能含有空格。
在前面我们使用的option为
-N 100 -T 1 -C 1.5 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 命令行中使用这些参数得到的结果和前面利用GUI得到的一样。
我们还可以加上“- I”参数，得到不同项数的频繁项集。我用的命令如下：
java weka.associations.Apriori -N 100 -T 1 -C 1.5 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 -I -t d:\weka\bank-data-final.arff
挖掘结果在上方显示，应是的样子。

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