第一步，你要有中文的數(shù)據(jù)的收藏；第二步，將數(shù)據(jù) set準(zhǔn)備成weka可以處理的結(jié)構(gòu)，這是非常容易做到的。您只需要壓縮數(shù)據(jù) set，因?yàn)樗枰獙⒁粋€(gè)類別的文件放在一個(gè)文件夾中。但是還有一個(gè)問題。你的機(jī)器往往沒有那么多內(nèi)存來處理這個(gè)數(shù)據(jù) set，你可以選擇幾個(gè)類別，每個(gè)類別放幾十個(gè)文檔來做。第三步，分詞。第四步，利用wekawiki中的例子，將數(shù)據(jù) set轉(zhuǎn)換成arff格式。
5、統(tǒng)計(jì)分析與 數(shù)據(jù) 挖掘有區(qū)別嗎統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù) -1/大相徑庭。具體區(qū)別如下:1。數(shù)據(jù)數(shù)量:數(shù)據(jù)分析-。2.約束:數(shù)據(jù)分析是基于一個(gè)假設(shè)，需要建立一個(gè)方程或模型來匹配假設(shè)，而數(shù)據(jù) 挖掘不需要假設(shè)就可以自動(dòng)建立方程；3.對象:數(shù)據(jù)分析往往是針對數(shù)字化的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù) 挖掘可以采用不同的類型數(shù)據(jù)，比如聲音、。
6、大 數(shù)據(jù) 挖掘方法有哪些謝謝邀請。數(shù)據(jù) 挖掘:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織性和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯(cuò)性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘，因此近年來越來越受到人們的青睞。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-2挖掘中得到應(yīng)用。
其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡單，易于操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個(gè)種子，逐個(gè)與反例集進(jìn)行比較。
7、 數(shù)據(jù) 挖掘中的 文本多分類和 文本多類分類有區(qū)別嗎?文本挖掘從功能上可以分為總結(jié)、分類、聚類和趨勢預(yù)測。文本 Summary是指從文檔中提取關(guān)鍵信息，以簡潔的形式概括或解釋文檔的內(nèi)容。以便用戶可以在不瀏覽全文的情況下理解文檔或文檔集合的整體內(nèi)容。文本 Summary在某些情況下非常有用。例如，當(dāng)搜索引擎向用戶返回查詢結(jié)果時(shí)，它通常需要給出文檔的摘要。目前，大多數(shù)搜索引擎只是截取文檔的前幾行。
這樣，用戶不僅可以方便地瀏覽文檔，還可以通過限制搜索范圍來更容易地找到文檔。目前，雅虎仍然對Web文檔進(jìn)行人工分類，這極大地限制了其索引頁面的數(shù)量和覆蓋范圍?？梢哉f文本分類的研究具有廣闊的商業(yè)前景和應(yīng)用價(jià)值。文本聚類和分類的區(qū)別在于，聚類沒有預(yù)定義的話題類別，是典型的沒有老師的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。其目標(biāo)是將文檔集合分成若干個(gè)簇，同一簇中的文檔相似度盡可能大。
8、信息檢索,web 數(shù)據(jù) 挖掘 文本 數(shù)據(jù) 挖掘的區(qū)別是什么?我是一個(gè)計(jì)算機(jī)碩士...信息檢索是一門學(xué)科，凡是與信息檢索有關(guān)的都可以歸為信息檢索。比如在圖書館找到自己想要的書，也是信息檢索的一個(gè)方向。WEB 數(shù)據(jù) 挖掘一般分為兩類，一類是關(guān)系知識挖掘，就是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接的內(nèi)部模式，一類是內(nèi)容知識挖掘，一類是內(nèi)容知識-1。
9、什么是 數(shù)據(jù) 挖掘?數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)是從大量的數(shù)據(jù)中提取隱藏但潛在有用的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘的目標(biāo)是建立一個(gè)決策模型，根據(jù)過去的行動(dòng)預(yù)測未來的行為數(shù)據(jù)，什么是數(shù)據(jù) -1/。謬誤:數(shù)據(jù) 挖掘是一個(gè)計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)的過程，它在一個(gè)龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中尋找模式，并自動(dòng)進(jìn)行，事實(shí):數(shù)據(jù) 挖掘是一個(gè)用戶驅(qū)動(dòng)的過程，利用計(jì)算機(jī)瀏覽大量的數(shù)據(jù)找到有用的規(guī)律。
