基于weka数据挖掘工具的设计与开发--粗集分类算法的设计与实现

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1、广西工学院2007年毕业设计专用摘要随着大规模数据库和数据仓库的广泛应用，如何从海量数据中获取有用的知识成为研究的热点问题。数据挖掘(DataMining,DM)的任务就是在如此海量的数据中提取有用的数据，它在商业方面的成功应用使得各种DM工具接踵而至。Weka(怀卡托智能分析系统)是一种免费且开源的数据挖掘软件，它由新西兰怀卡托大学开发，功能强大、方便使用，本课题将对Weka工具进行扩充开发。分类是数据挖掘的重要分支之一，而粗集理论为处理具有模糊、不精确或不完全信息的分类问题提供了一种新的工具。目前粗集理论已被应用于机器学习、

2、故障诊断、关系数据库中知识获取等各种应用领域，并取得了很大成功。本文介绍了数据挖掘相关知识、技术和算法以及数据挖掘工具Weka的相关知识。主要学习了粗集理论分类方法的基础，在理解粗集分类算法思想的基础上，把粗集分类应用到数据挖掘中。将粗集分类算法集成到数据挖掘工具Weka上，扩充了Weka系统的功能。关键词：数据挖掘分类粗集WekaIII广西工学院2007年毕业设计专用ABSTRACTWiththewidespreaduseoflargedatabasesanddatawarehouse,Howtoacquireusefulkn

3、owledgefromlargescaleofdatabecomesstudyfocus.ThepurposeofDataMining(DM)iswithdrawsomeusefulinformationfromagreatdealofdata，thesuccessfulofDMinthecommercialapplicationmakesalotofdataminingtoolsemerged.Weka(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)isonekindofDMtoolandwec

4、angetitfree,it’salsoanopen-sourcetool.WekawasdevelopedattheUniversityofWaikatoinNewZealand，it’sfunctionisstrongandyoucaneasilyusingit，ThisassigmentwillextensiondevelopsWeka.classificationisoneoftheimportanttasksinthefieldofdatamining，RoughSettheorytodealwiththefuzzy,

5、inaccurateorincompleteinformationprovidedtotheclassificationofanewtool.Nowroughsettheoryhasbeenusedinmachinelearning,faultdiagnosis,relationaldatabaseaccesstoknowledgeandotherareasofapplication，andachievedgreatsuccess.ThisdissertationintroducesKnowledgeofDManditsrela

6、tivetechnologyaswellasitsprograms,andtherelatedknowledgeofthedataminingtoolsofWeka.Studyofroughsettheorybasedontheclassificationmethod,SetinunderstandingtheroughclassificationalgorithmonthebasisofideologyAndSettheroughclassificationappliedtothedatamining.AndsettheRou

7、ghSetclassificationalgorithmbasedonexpandedthedataminingtoolsofWeka，Wekaexpansionofthesystem.KeyWords：Datamining,Classification,RoughSet,WekaIII广西工学院2007年毕业设计专用目录第一章绪论-1-1.1设计背景-1-1.2数据挖掘工具在国内外应用及研究现状-1-1.2.1数据挖掘工具的简述-1-1.2.2国内外数据挖掘工具应用及研究现状-3-1.3本文内容-6-1.4设计成果-7-第二章

8、数据挖掘及方法的简介-8-2.1概述-8-2.2数据挖掘与知识发现-8-2.2.1数据挖掘的过程-8-2.2.2数据挖掘的任务-10-2.2.3数据挖掘方法和技术-11-2.3数据挖掘技术的应用-12-2.4本章小结-14-第三章数据挖掘中的分类技术-15-3.