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WEKA 3.4.12

UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Inteligência ArtificialProf.: Paulemir G. Campos

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Roteiro da Apresentação

Introdução Download e Instalação A Interface Gráfica Formato dos Dados Bibliografia

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Introdução

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WEKA – Waikato Environment for Knowledge Analysis Software de Mineração de Dados

escrito em Java; Versão adotada: 3.4.12; (Atual:

3.4.15) Open Source de acordo com a GNU

(General Public Licence); Permite que o usuário execute seus

próprios métodos (em Java).

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WEKA – Waikato Environment for Knowledge Analysis Contém ferramentas para:

Pré-Processamento dos Dados; Classificação; Regressão; Clustering; Regras de Associação; Visualização, entre outras.

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WEKA – Waikato Environment for Knowledge Analysis Possui uma coleção de algoritmos

de aprendizado de máquina prontos para utilização, tais como: Classificação:

Regressão Linear; Rede MLP e RBF; Bagging; Árvores de Decisão ID3 e C4.5 (J48).

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WEKA – Waikato Environment for Knowledge Analysis

Cluster: Simples K-Means.

Regras de Associação: APRIORI.

Seleção de Atributos: Análise de Componentes Principais.

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Download e Instalação

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Download Basta acessar o site:http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/index.html Escolher o instalador disponível para o seu Sistema

Operacional, que pode ser: Linux, Mac OS X ou Windows.

Requerimento: Ambiente de Execução Java 1.4.

Exemplo: No link abaixo, você faz o download automático de instalador do Weka 3.4.12 já com o ambiente Java 1.4 embutido para Windows.

http://ufpr.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/weka-3-4-12jre.exe

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Instalação A instalação é bastante simples. Depois de efetuar o download, por

exemplo, da versão 3.4.12 para Windows com ambiente Java 1.4 embutido, basta executar o instalador e ir seguindo as orientações na tela.

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Interface Gráfica

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WEKA GUI Chooser

Interfaces Disponíveis: Simple CLI Explorer Experimenter KnowledgeFlow

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WEKA – Simple CLI

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WEKA – Explorer

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WEKA – Experimenter

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WEKA – KnowledgeFlow

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Formato do Dados

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Arquivo ARFF O principal

formato de dados suportado pelo WEKA 3.4.12 é o ARFF (Attribute-Relation File Format), conforme exemplificado ao lado.

% 1. Title: Iris Plants Database

@RELATION iris @ATTRIBUTE sepallength NUMERIC @ATTRIBUTE sepalwidth NUMERIC @ATTRIBUTE petallength NUMERIC @ATTRIBUTE petalwidth NUMERIC @ATTRIBUTE class {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica}

@DATA 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-versicolor 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-virginica

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Arquivos de Banco de Dados O WEKA 3.4.12 também permite

que você importe os dados via JDBC e ODBC.

Exemplo: Importando dados do Microsoft

Access.

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Importando dados do Microsoft Access Passo 1 (No Windows XP Professional)

Vá até o Painel de Controle->Desempenho e Manutenção->Ferramentas Administrativas

Escolha Fontes de Dados (ODBC) Na janela DSN do Usuário, escolha Adicionar... Selecione o driver do Microsoft Access e clique

em Concluir. (Neste ponto você pode evidentemente escolher um outro driver caso necessite importar dados de outro banco de dados)

Digite o nome da fonte no campo Nome da Fonte de Dados

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Importando dados do Microsoft Access Passo 1 (No Windows XP Professional)

- Continuação Na seção Banco de Dados, clique em

Selecionar... Selecione o arquivo de banco de dados

desejado e clique em OK Clique agora em OK para encerrar seu DSN Note que seu DSN é agora listado em

Fontes de Dados do Usuário.

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Importando dados do Microsoft Access Passo 2

Crie um arquivo chamado ‘DatabaseUtils.props’ no diretório corrente do Weka 3.4.12;

O conteúdo deste arquivo deve ser:

jdbcDriver=sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriverjdbcURL=jdbc:odbc:dbname

Onde dbname é o nome que você deu ao seu DSN.Obs.: Você pode alterar este nome durante a

execução da Interface Explorer do WEKA.

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Importando dados do Microsoft Access Passo 3

Na janela de PreProcess do Explorer WEKA, escolha Open DB...

Altere o campo query para lê os dados: 'select * from tablename‘,

onde tablename é o nome da tabela do banco de dados que você precisa obter os dados.

Em databaseURL você indica onde os dados serão lidos:'jdbc:odbc:dbname‘

onde dbname é o mesmo nome que você deu ao DSN do usuário

Por fim, clique em OK. Pronto!

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Bibliografia

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Referências Witten, I. H. & Frank, E. Data

Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Morgan Kaufmann, 1999.

http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/index.html