WEKAについて（１）

WEKA(ウェカ:Waikato Environment for Knowledge Analysis)はjavaで書かれたデータマイニングアルゴリズムのオープンソースソフトウェアである。ニュージーランドのワイカト大学で開発されてGNUで提供されている。2006年9月にオープンソースBIの開発ベンダーであるPentahoに買収された。
WEKAには、前処理、分類、回帰、クラスタリング、相関ルール、視覚化ルールが含まれている。

WEKAには重要なパッケージが6つある。
weka.coreパッケージは、他のパッケージから使われる共通コンポーネントを含む主なパッケージであり、属性、データセット、コンバータ、行列操作、テキスト分析、ソート表現、XMLをモデル化するクラスである。データセットを表現するためのクラスが含まれており、その各データセットはInstancesクラスによってあらわされる。Instancesクラスは事例をあらわすInstancesクラスのリストを持ち、各インスタンスは0個以上の属性を持つ。

weka.classifierは、分類アルゴリズムの実装を含む、数量予測のアルゴリズムであり、Instancesを使ってモデルを学習し、その学習したデータを分類する。。

weka.clustererは、クラスタリングアルゴリズムの実装を含み、Instancesからクラスタを作成し、その後、Instanceを適切なクラスタに分類する。

weka.attributeselectionは、属性選択に関するアルゴリズム。

weka.associationsは、相関ルールの発見に関するアルゴリズム。AprioriとPredictive Aprioriの2つのアルゴリズムが含まれている。この2つは相関ルールの学習に使用され、Associatorインターフェースを継承する。
CARuleMinerは、クラスタ相関ルールを作成できるアルゴリズムに付与される。オプショナルインターフェースである。

weka.filtersはデータセットへのフィルタの適用に関するクラス、たとえばある属性を分析対象から外すためのものに使用される。

Data source from 集合知イン・アクション(ソフトバンククリエイティブ)

GuestBook.html

Google App EngineをEclipseで動かしてみる。
とすんなりといった。名前を聞いてきた(Please enter your name:)ので
nextschoolと入力すると。
のような画面がでてきました。GAE版のHello World!!だろう。
↓

Sending name to the server:

nextschool

Server replies:

Hello, nextschool!

I am running Google App Engine Development/1.2.0.

It looks like you are using:
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; GTB6; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.21022; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30618)

ということで、実験してみたい環境は着々と試せているけれど、そういえばひとつもデータマイニングの事について言及していなかったと我に返ってみる。これからは英文も含めて論文や文献の要約を試みよう。

研究テーマになやむとき

思考の整理学-カクテル-

論文を書こうとしている学生にいうことにしている。
｢テーマはひとつでは多すぎる。すくなくとも、二つ、できれば、三つもって、スタートしてほしい。｣

ひとつで多いというのは、”見つめたナベ”のようになってしまうことから、ひとつがうまくいかないと後がなくなってしまうということからだそうだ。

Social Networks Visualizer (SocNetV)

Social Networks Visualizer (SocNetV)はC++とqtで記述されたソーシャルネットワーキングを可視化するオープンソースプログラム。以下のディストリビューションに対応している。

• Ubuntu


• Debian


• Mandriva


• openSUSE


• Fedora


• Gentoo


• Windows users


• Mac OS

Data Source from http://www.kdnuggets.org/

WEKA APIの入口を見てみる

Weka APIのJAVA版を使用してみるための参考資料