《数据挖掘》Weka 实验报告 ＿ 学号＿ 指导老师 开课学期 2024 至 2024 学年 2 学期完成日期 2024 年 6 月 12 日 1.实验目的 基于 archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori-ginal%29 的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用 Weka 平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采纳 Weka 平台，数据使用来自 archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br-east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的 Breast Cancer Wisc-onsin (Original) Data Set 数据。Weka 是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka 使用 Java 写成的，并且限制在 GNU 通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka 提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤3.1 数据预处理本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。该数据的数据属性如下：1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小；4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状；5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连；6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小；7.Bare Nuclei（numeric），裸核；8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质；9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁；10.Mitoses（numeric），有丝...
