مقدمه
تا به امروز نرم افزار های تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار می دهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگوریتمها پیاده سازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصور سازی [۱] ، روشهای پیش پردازش [۲] داده ها، واسطهای کاربر پسند [۳] ، پلت فرم [۴] های سازگار برای اجرا،‌ قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، ‌نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،‌ امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارآ، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [ Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی می شود.

میزکار [۵] Weka ، مجموعه ای از الگوریتم ‏های روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیش پردازش داده ‏ها می‏ باشد. این نرمافزار به گونه ای طراحی شده است که می‏ توان به سرعت، روش ‏های موجود را به صورت انعطاف پذیری روی مجموعه ‏های جدید داده، آزمایش نمود. این نرم افزار، پشتیبانی‏‏های ارزشمندی را برای کل فرآیند داده کاوی ‏های تجربی فراهم می‏ کند. این پشتیبانی‏ها، آماده سازی داده ‏های ورودی، ارزیابی آماری چارچوب ‏های یادگیری و نمایش گرافیکی داده ‏های ورودی و نتایج یادگیری را در بر می گیرند. همچنین، هماهنگ با دامنه وسیع الگوریتم ‏های یادگیری، این نرم افزار شامل ابزارهای متنوع پیش پردازش داده هاست. این جعبه ابزار [۶] متنوع و جامع، از طریق یک واسط متداول در دسترس است، به نحوی که کاربر می‏ تواند روش ‏های متفاوت را در آن با یکدیگر مقایسه کند و روش ‏هایی را که برای مسایل مدنظر مناسب تر هستند، تشخیص دهد.

نرم افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرنده ای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمی‏ کند و در نیوزلند، یافت می‏ شود. این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر [۷] GNU انتشار یافته است. Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا می‏ شود و نیز تحت سیستم عامل ‏های لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی [۸] ، آزمایش شده است.
این نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتم ‏های یادگیری متفاوت، فراهم کرده است که از طریق آن روش ‏های پیش پردازش، پس از پردازش [۹] و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده ‏ موجود، قابل اعمال است.

نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتم ‏های مختلف یادگیری را فراهم می‏ کند و به آسانی می‏ توان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.

همچنین، این نرم افزار شامل مجموعه متنوعی از ابزارهای تبدیل مجموعه ‏های داده ‏ها، همانند الگوریتم ‏های گسسته سازی [۱۰] می‏ باشد. در این محیط می‏ توان یک مجموعه داده را پیش پردازش کرد، آن را به یک طرح یادگیری وارد نمود، و دسته بندی حاصله و کارآیی اش را مورد تحلیل قرار داد. (همه این کارها، بدون نیاز به نوشتن هیچ قطعه برنامه ای میسر است.)

این محیط، شامل روش ‏هایی برای همه مسایل استاندارد داده کاوی مانند رگرسیون، رده‏بندی، خوشه بندی، کاوش قواعد انجمنی و انتخاب ویژگی می‏ باشد. با در نظر گرفتن اینکه، داده ‏ها بخش مکمل کار هستند، بسیاری از ابزارهای پیش پردازش داده ‏ها و مصورسازی آنها فراهم گشته است. همه الگوریتم ‏ها، ورودی ‏های خود را به صورت یک جدول رابطهای [۱۱] به فرمت ARFF دریافت می‏ کنند. این فرمت داده ‏ها، می‏ تواند از یک فایل خوانده شده یا به وسیله یک درخواست از پایگاه داده ای تولید گردد.
یکی از راه ‏های به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات می‏ باشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیش‏بینی ‏هایی در مورد نمونه ‏های جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرنده ‏های مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین می‏ باشد. روش ‏های یادگیری Classifier نامیده می‏ شوند و در واسط تعاملی [۱۲] Weka ، می‏ توان هر یک از آنها را از منو [۱۳] انتخاب نمود. بسیاری از classifier ‏ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که می‏ توان از طریق صفحه ویژگی‏‏ها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازه‏گیری کارآیی همه classifier به کار می‏رود.
پیاده سازی ‏های چارچوب ‏های یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم می‏ کند. ابزارهایی که برای پیش پردازش داده ‏ها استفاده می‏ شوند. filter نامیده می‏ شوند. همانند classifier ‏ها، می‏ توان filter ‏ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندی ‏های خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره می‏ شود.

علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتم ‏هایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشه بندی داده ‏ها در جایی که هیچ دسته ای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگی‏های مرتبط [۱۴] در داده ‏ها می‏ شود.

برچسب‌ها: نرم افزار داده کاوی Weka, انجام پروژه spss, انجام تحلیل آماری فصل چهارم پایان نامه

+ نوشته شده در چهارشنبه بیستم آبان ۱۳۹۴ ساعت 9:52 توسط پژوهشگران آمار |

انواع تحلیل آماری

آمار توصیفی: شیوه‌ه‌ایی است که برای خلاصه کردن مقادیر بزرگی از داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از این توصیف‌ها در مکالمه‌های روزمره به کار می‌روند، مثلاً اگر شما از متوسط درآمد سخن می‌گویید در حال استفاده از آمار توصیفی هستید.
آمار استنباطی: شیوه‌هایی است که با استفاده از آن‌ها از داده‌های جمع‌آوری شده نتیجه‌ای استنباط می‌کنیم. آمار استنباطی ما را قادر می‌سازد سوال‌هایی از نوع «آیا تفاوتی وجود دارد؟» یا «آیا رابطه‌ای وجود دارد؟» را به زبان ریاضی پاسخ دهیم.
انتخاب آزمون آماری مناسب[ویرایش]
اس‌پی‌اس‌اس به شما نمی‌گوید چه آزمونی برای تحلیل داده‌هایتان به کار برید. اگر بخواهیم روشن‌تر بگوییم، شما باید این موارد را مورد ملاحظه قرار دهید:

طرحی را که مورد استفاده قرار داده‌اید.
تعداد متغییرهایی که دستکاری کرده یا اندازه‌گیری نموده‌اید.
نوع داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌اید.
در متغییرها به دنبال تفاوت هستید یا رابطه.

برچسب‌ها: دانلود پرسشنامه رایگان, انجام پروژه spss, انجام تحلیل اماری, انجام فصل چهارم پایان نامه

+ نوشته شده در سه شنبه نوزدهم آبان ۱۳۹۴ ساعت 9:11 توسط پژوهشگران آمار |

انجام پروژه به وسیله نرم افزار اس پی اس اس (09399861113) وب سایت اصلی ما: www.spssv21.ir

پرسشنامه مهارتهای مدیران موثر کامرون و وتن

پرسشنامه مفروضات ارزیابی عملکرد کوئین و همکاران

پرسشنامه نگرش کارآفرینی

دانلود پرسشنامه فرسودگی شغل

پرسشنامه پرخاشگری در کودکان پیش دبستانی

پرسشنامه مشغولیت تحصیلی تینیو (AES)

پرسشنامه اختلال هماهنگی رشدی مخصوص والدین ویلسون و همکاران (DCDQ’۰۷)

نرم افزار داده کاوی Weka

نوشته‌های پیشین

برچسب‌ها

پیوندها