aaa

1. Đạ
Đại h
i họ
ọc Qu
c Quố
ốc Gia Thành ph
c Gia Thành phố
ố H
Hồ
ồ Chí Minh
Chí Minh
Trường Đạ
Trường Đại h
i họ
ọc Khoa H
c Khoa Họ
ọc T
c Tự
ự Nhiên
Nhiên
Khoa Công Ngh
Khoa Công Nghệ
ệ Thông Tin
Thông Tin
B
Bộ
ộ môn Khoa H
môn Khoa Họ
ọc Máy Tính
c Máy Tính
Khai thác d
Khai thác dữ
ữ li
liệ
ệu và
u và ứ
ứng d
ng dụ
ụng
ng
Tài li
Tài liệ
ệu tham kh
u tham khả
ảo
o
HƯỚ
HƯỚNG D
NG D
Ẫ
ẪN S
N SỬ
Ử D
DỤ
ỤNG
NG
WEKA EXPLORER 3.6.3
WEKA EXPLORER 3.6.3
_________
_____________________
_______________________
________________________
________________
___
_________
_____________________
_______________________
________________________
________________
___
Tháng 8/2011
Tháng 8/2011

2. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
MỤC LỤC
1. Giới thiệu .........................................................................................................................................................................1
1.1. Các chức năng của Weka Explorer...............................................................................................................1
1.2. Khảo sát dữ liệu....................................................................................................................................................1
2. Tiền xử lý dữ liệu .........................................................................................................................................................3
3. Tập phổ biến & luật k
ết hợp....................................................................................................................................5
4. Phân loại...........................................................................................................................................................................8
5. Gom cụm.......................................................................................................................................................................10
6. Một số định dạng t
ập tin........................................................................................................................................12

3. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 1
1. Giới thiệu
1.1. Các chức năng của Weka Explorer
Các chức năng chính của Weka Explorer thể hiện trong các thẻ (tab) của màn hình
chính, bao gồm:
 Preprocess: Cho phép mở, điều chỉnh, lưu một t
ập tin dữ liệu, thẻ này chứa các
thuậtt toán áp dụng trong tiền xử lý dữ liệu.
 Classify: Cung cấp các mô hình phân loại dữ liệu hoặc hồi quy.
 Cluster: Cung cấp các mô hình gom cụm.
 Associate: Khai thác t
ập phổ biến và luật k
ết hợp.
 Select
Attributes: Lựa chọn các thuộc tính thích hợp nhất trong t
ập dữ liệu
 Visualize: Thể hiện dữ liệu dưới dạng biểu đồ
1.2. Khảo sát dữ liệu
 Sử dụng thẻ Preprocess
 (1) Open file…: Mở một t
ập tin dữ liệu.
 (2) Edit…: Hiển thị và chỉnh sửa dữ liệu bằng tay nếu cần thiết.
 (3) Save…: Lưu dữ liệu hiện t
ại ra t
ập tin.
Weka Explorer hỗ trợ một số định dạng trong đó có 2 định dạng chính cần quan tâm là
*.arff và *.csv (Xem phần 6)
 (4) Filter: Các tác vụ tiền xử lý được gọi là các bộ lọc, (xem phần 2).

4. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 2
 (5) Selected attribute: Thông tin về thuộc tính đang được chọn:
o Type: Kiểu dữ liệu của thuộc tính (Numeric: Dạng số, Nominal: Dạng rời rạc/phi
số).
o Missing: Số mẫu thiếu giá trị trên thuộc tính đang xét
o Distinct: Số giá trị phân biệt
o Unique: Số mẫu không có giá trị trùng với mẫu khác
o Bảng thống kê:
 Dạng phi số: Thể hiện các giá trị và t
ần suất của mỗi giá trị
 Dạng số: Thể hiện một số đại lượng thống kê như giá trị nhỏ nhất, lớn
nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.

5. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 3
2. Tiền xử lý dữ liệu
 Choose: Chọn một bộ lọc.
 Textbox: Các tham số của bộ lọc đã chọn, click vào đây để thay đổi tham số.
o Thông thường, với những bộ lọc có thể áp dụng trên các thuộc tính riêng lẻ sẽ cho
phép lựa chọn t
ầm ảnh hưởng của bộ lọc đối với những thuộc tính người dùng
quan tâm.
o More: Hiển thị thông tin chi tiết về bộ lọc.
o Capabilities: Các yêu cầu cần thiết đối với dữ liệu để thực hiện bộ lọc.
 Apply: Thực thi bộ lọc với các tham số đã xác định trên dữ liệu hiện t
ại.

6. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 4
 Ví dụ: Unsupervised.Attribute.Discretize
o Hình bên dưới là màn hình điều chỉnh tham số cho phương pháp chia giỏ, trong
đó có các tham số như số lượng giỏ (bins), chia giỏ theo độ rộng/độ sâu
(useEqualFrequency),…
 Ví dụ: Unsupervised.Attribute.Normalize: Chuẩn hóa min-max với tham số giới hạn
(scale) và giá trị nhỏ nhất (translation).

7. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 5
3. Tập phổ biế n & luật k
ế t hợp
 Sử dụng thẻ Asscociate
 Associator: Phương pháp khai thác luật k
ết hợp.
o Choose: Lựa chọn một phương pháp
o Textbox: Thay đổi tham số cho phương pháp đã lựa chọn
 Ví dụ: Apriori: Khai thác t
ập phổ biến và luật k
ết hợp.
o [lowerBoundMinSupport, upperBoundMinSupport]: Độ phổ biến của các t
ập
hạng mục khai thác được sẽ nằm trong khoảng này.
o metricType: Độ đo tính lý thú của luật k
ết hợp, gồm có Confidence, Lift,
Leverage, Conviction.
o minMetric: Các luật khai thác được sẽ có độ đo thỏa giá trị này.

8. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 6
o numRule và delta: Thuật toán luôn khởi động với mức độ lý thú mục tiêu cao
nhất. Khi số luật đạt con số numRule, thuật toán sẽ dừng, ngược lại giá trị của
minMetric sẽ giảm một lượng delta để tìm các luật có độ đo lý thú thấp hơn.
o outputItemsets: Kết xuất t
ập phổ biến trong k
ết quả.
 Thể hiện k
ết quả:
o Tập phổ biến: Danh sách các hạng mục và độ phổ biến
o Luật k
ết hợp: Luật và độ đo lý thú.

9. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 7
 Ví dụ: FP-Growth, Khai thác luật k
ết hợp
Ngoài các tham số như của Apriori, FP-Growth trong Weka còn được hỗ trợ một số tiện
ích khác:
o findAllRulesForSupportedLevel: Khai thác t
ất cả các luật với độ đo đã lượng
chọn.
o maxNumberofItems: Số hạng mục t
ối đa trong lụât khai thác được.
o rulesMustContain và transactionsMustContain: Chỉ khai thác trên các hạng
mục được quan tâm.

10. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 8
4. Phân loại
 Sử dụng thẻ Classify.
 (1): Classifier: Lựa chọn bộ phân loại và các tham số.
 (2): Test Options: Các tùy chọn để kiểm thử mô hình:
o Use training set: Sử dụng chính t
ập dữ liệu huấn luyện để kiểm nghiệm.
o Supplied test set: Sử dụng một t
ập dữ liệu khác.
o Cross-validation: Chia dữ liệu thành nhiều phần (Folds) để thực hiện nhiều lần
đánh giá kết quả.
o Percentage split: Chia dữ liệu thành 2 phần theo t
ỉ lệ %, một phần dùng để xây
dựng mô hình, phần còn lại dành cho kiểm thử.
o More Options: Điều chỉnh một số tham số khác:
- Output predictions:
Trả ra k
ết quả phân loại chi tiết cho t
ừng mẫu
trong dữ liệu kiểm nghiệm.
- Preserve order for % Split:
Chia các mẫu vào t
ập huấn luyện và kiểm thử
không theo cách lựa chọn ngẫu nhiên. Thứ t
ự
như trong dữ liệu hiện t
ại được giữ nguyên.
- Điều chỉnh việc k
ế t xuất một số thông tin.
 (3): Result list: Danh sách k
ết quả các lần chạy thuật toán, có thể tương tác trên danh
sách này để thực hiện một các chức năng phụ.
- Load model, Save model: Mở/Lưu mô hình
phân loại ra t
ập tin.
- Visualize tree: Một số bộ phân loại sử dụng cây
quyết định có thể cho hình ảnh cây.

11. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 9
 (4): Classifier output:
Kết quả sau được liệt kê bằng văn bản với những phần phân biệt như sau:
o Run information:
 Thông tin chung về thuật toán được sử dụng, t
ập dữ liệu.
o Classifier model

12. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 10
 Chi tiết mô hình phân loại, tuy nhiên đối với một số bộ phân loại thì mô
hình phân loại không thể hiện đầy đủ thông tin bằng văn bản được.
o Summary
 Liệt kê thông tin t
ổng quát về mức độ chính xác của bộ phân loại trong thử
nghiệm vừa thực thi.
o Detailed Accuracy By Class và Confusion Matrix
 Chi tiết k
ết quả độ chính xác của bộ phân loại trên t
ừng phân lớp.
5. Gom cụm
 Sử dụng thẻ Cluster.
 (1): Clusterer: Lựa chọn mô hình gom cụm và các tham số.
 (2): Cluster mode: Các tùy chọn để kiểm thử mô hình:
o Use training set: Sử dụng chính t
ập dữ liệu huấn luyện để kiểm nghiệm.
o Supplied test set: Sử dụng một t
ập dữ liệu khác.
o Percentage split: Chia dữ liệu thành 2 phần theo t
ỉ lệ %, một phần dùng để xây
dựng mô hình, phần còn lại dành cho kiểm thử.
o Classes to clusters evaluation: Gom cụm trên toàn bộ dữ liệu và đánh giá với
tiêu chí độ lỗi là thấp nhất. Với phương pháp này ta có thể áp dụng các phương
pháp đánh ngoài để khảo sát chất lượng gom cụm.
 Ignore attributes: Bỏ qua các thuộc tính chỉ định khi tiến hành gom cụm.

13. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 11
 (3): Clusterer output: Chứa các k
ết quả gom cụm.
o Thông tin mô hình: Được thể hiện tùy theo bộ gom cụm được sử dụng
Ví dụ đối với thuật toán Farthest First thì thông tin được hiển thị bao gồm trọng
tâm của các nhóm, còn với thuật toán HAC thì là danh sách các nhóm qua mỗi
vòng lặp. Trong k
ết quả của thuật toán Kmeans còn có thông tin về chỉ số SSE.

14. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 12
o K
ế t quả gom cụm: Thể hiện số mẫu gom cụm được/không gom cụm được. Đối
với phương pháp đánh giá Classes to clusters evaluation thì còn có thông tin về
số mẫu bị gom cụm sai.
6. Một số định dạng t
ập tin
 Attribute-Relation File Format (*.arff)
o Là t
ập tin văn bản, gồm 2 phần:
 Phần khai báo (header)

15. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 13
 Phần dữ liệu (data)
o Phần khai báo:
@relation <tên dữ liệu>
@attribute <tên thuộc tính 1> <Kiểu dữ liệu>
@attribute <tên thuộc tính 2> <Kiểu dữ liệu>
…
@attribute <tên thuộc tính n> <Kiểu dữ liệu>
o Các kiểu dữ liệu
Numeric Dữ liệu dạng số Ví dụ: @ATTRIBUTE name numeric
Nominal Dữ liệu rời rạc Ví dụ: @ATTRIBUTE class {setosa, versicolor}
String Dữ liệu chuỗi Ví dụ: @ATTRIBUTE name string
Date Dữ liệu kiểu ngày Ví dụ: @ATTRIBUTE discovered date
Dữ liệu thiếu được ký hiệu bằng dấu chấm hỏi “?”
o Phần dữ liệu:
Mỗi mẫu dữ liệu được đặt trên một dòng, giá trị của các thuộc tính được liệt kê
theo thứ t
ự t
ừ trái qua phải và ngăn cách bởi dấu phẩy “,”
 Comma Separated Values (*.csv)
o Là t
ập tin văn bản
o Cấu trúc tương tự phần dữ liệu của t
ập tin arff: Các mẫu được lưu trên một dòng,
các thuộc tính được ngăn cách bằng dấu phẩy.
o Dòng đầu tiên chứa tên các thuộc tính.
Ví dụ:
Một t
ập tin csv có nội dung như sau:

16. Weka Explorer 3.6.3 CTT305 – Khai thác dữ liệu & Ứng dụng
Bộ môn KHMT | Khoa CNTT | ĐH KHTN TP HCM Trang 14
Có nghĩa là dữ liệu này gồm có 14 mẫu và 5 thuộc tính (outlook, temperature, humidity,
windy, play).
Hiển thị t
ập tin này bằng arffViewer: