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WEKA

Guilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa

Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo

1

1Universidade Federal de Minas GeraisDepartamento de Ciencia da Computacao

Processamento Digital de Imagens

13 de maio de 2008

Guilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo (DCC/UFMG)

Manual WEKA 13 de maio de 2008 1 / 22

http://find/http://goback/

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

Guilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo (DCC/UFMG)

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Introducao

1 O pacote Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) eformado por um conjunto de implementacoes de algoritmos de

diversas tecnicas de Mineracao de Dados. O Weka esta implementadona linguagem Java, que tem como principal caracterstica serportavel, desta forma pode rodar nas mais variadas plataformas ealem disso e um software de domnio publico estando disponvel emhttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ .

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http://find/http://goback/

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

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http://find/http://goback/

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

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Arquivo de Entrada

@attribute nome do atributo@attribute nome do atributovalor1, valor2, valor3

@data1,2,valor1,32,2,valor2,4

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

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Arquivo de Entrada

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

Guilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo (DCC/UFMG)Manual WEKA 13 de maio de 2008 10 / 22

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

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Pre-Processamento

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Sumario

1 Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

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Agrupamento

O painel de cluster da acesso as opcoes de agrupamento. Os principaisalgoritmos de agrupamento implementados no WEKA sao:

EMDBScan

XMeans

SimpleKMeans

CobwebOPITICs

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Figura: Visualizacao dos agrupamentos gerados no WEKAGuilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo (DCC/UFMG)Manual WEKA 13 de maio de 2008 15 / 22

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Sumario

1

Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

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A i

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Associacao

O painel Associate fornece acesso as regra de associacao que e uma atentativa de identificar todas as interrelacoes entre atributos importantesnos dados. Regras:

Apriori

Tertius

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Figura: Regras de associacao geradas no WEKA

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S i

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Sumario

1

Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

Guilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo (DCC/UFMG)Manual WEKA 13 de maio de 2008 19 / 22

Vi li

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Vizualizacao

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S i

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Sumario

1

Introducao

2 Entrada dos dadosArquivo de EntradaConsulta Banco de dados

3 TecnicasPre-ProcessamentoAgrupamentoAssociacao

Visualizacao

4 Bibliografia

Guilherme Pataro Pimenta, Gustavo de Oliveira Correa Herbert Fernandes, Jose Carlos Serufo (DCC/UFMG)Manual WEKA 13 de maio de 2008 21 / 22

Referencias

http://find/http://goback/

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Referencias

http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

http://en.wikipedia.org/wiki/Weka (machine learning)

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http://find/http://goback/