Orrawee Naksawat 55102011031
Weka Project
• Clustering
• Classify
• Associate
Clustering
Data
How to Clustering
How to Clustering (Con.)
How to Clustering (Con.)
How to Clustering (Con.)
Result (Con.)
• knee of the curve
Result (Con.)
Result
Result (Con.)
Classify
Data
How to Classify• Data
How to Classify (Con.)
How to Classify (Con.)• Data
เปิ�ดไฟล์�ที่�ได�แล์ะไฟล์�ข้�อมู�ล์ที่�มูนามูสกุ�ล์ CSV ในโปิรแกุรมู Notepad++ แล์ะล์บ attribute predict ออกุ แล์ะcopy ข้�อมู�ล์จากุไฟล์� CSV มูาวางแที่นที่�ข้�อมู�ล์ในไฟล์�อกุไฟล์� (ข้�อมู�ล์ใต้� @data)
How to Classify (Con.)• Predict
เปิ�ดไฟล์� classify_data.arff ที่�แกุ�ไข้แล์�วมูาแกุ�ไข้ข้�อมู�ล์ที่�ต้�องกุารที่!านายแล์�ว save as.. predict.arff (เน#�องจากุจ!านวนคอล์%มูน�แล์ะแถวไมู'เที่'ากุ%น)
How to Classify (Con.)
How to Classify (Con.)
How to Classify (Con.)
How to Classify (Con.)
How to Classify (Con.)
How to Classify (Con.)
Result
Associate
Data
How to Associate
Result
Result (Con.)
Confidence (pudding chocolate ) = support(pudding ,chocolate ) support (pudding)
Confidence (pudding chocolate ) = 10 = 1 10
• Confidence
Result (Con.) • Lift
lift (pudding chocolate ) = support(pudding ,chocolate )
support (pudding)* support (chocolate)
lift (pudding chocolate ) = support( )
support ( )* support ( )
1062
1062
1062
= 6.2
Top Related