انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka) یا انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka)
5 از ۲ رأی

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka) یا انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار وکا (weka) امروزه بسیار فراگیر شده است . اکادمی داده کاوی با داشتن بهترین متخصصان در زمینه انجام پروژه های داده کاوی با weka همراه شما خواهند بود .

خدمات ما

  • انجام پروژه های داده کاوی در سطح شرکتی
  •  مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاویانجام پروژه های تحلیل داده ها
  •  انجام پایان نامه و پروژه های تحیلی سیستم های فروش مدیریت مشتری با استفاده از داده کاوی
  • مشاور انجام پایان نامه و پروژه های سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی
  • مشاور انجام پایان نامه و پروژه های بخش بندی داده ها
  • مشاور انجام پایان نامه و پروژه های امنیت شبکه
  • مشاور پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
  • مشاور انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی
  • مشاور انجام پایان نامه و پروژه های یادگیری ماشین، پردازش الگو، رباتیک و …
  • موضوع پایان نامه ارشد داده کاوی
  • موضوع پایان نامه داده کاوی
  • پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
  • پایان نامه با موضوع شبکه های اجتماع

 

راههای ارتباطی با ما

معرفی نرم افزار وکا (weka) نرم افزارهای متعددی تولید شده اند . مقایسه دقیق و علمی این ابزارها زمانی محقق میشود که  از جنبه های متفاوت و متعددی مثل تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، ، الگوریتمها پیاده سازی شده، واسطهای کاربر پسند روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصور سازی ، روشهای پیش پردازش داده ها، ، حجم ممکن برای پردازش داده ها ، پلت فرم های سازگار برای اجرا،‌ قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت میگیرد . نرم افزار وکا weka  از بهترین نرم افزارهایی است که میشود به آن اشاره کرد که دارای امکانات متعددی است مانند‌ امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارآ، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی است .انجام پروژه داده کاوی با وکh انجام پروژه داده کاوی (weka)

نرم افزار وکا (weka) در میزکار خودش الگوریتم های روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیشپردازش داده ها را برای دسترسی آسان و سرعت عمل هرچه بیشتر نهاده تا به راحتی و منعطف روی مجموعه داده ها آزمایش نمود . از جمله نکات مثبت این نرم افزار پشتیبانی‏‏های ارزشمندی است که برای کل فرآیند داده کاوی ‏های تجربی فراهم می‏کند ، در واقع این پشتیبانی‏ها، آماده سازی دادههای ورودی، ارزیابی آماری چارچوب­های یادگیری و نمایش گرافیکی داده های ورودی و نتایج یادگیری است .نرم افزار وکا دارای ابزارهای متنوع پیش پردازش داده هاست. این جعبه ابزار متنوع از طریق یک واسط متداول به راحتی در دسترس است، به گونه ای که کاربر روش های متفاوت میتواند آن را با یکدیگر مقایسه کند و روش هایی که برای حل مساله مناسب تر است مدح نظر قرار دهد.

نرم­افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند طراحی و توسعه یافته است و اسم آن از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج شده است.Weka ، نام پرندهای است که پرواز نمیکند و  طبیعتی جستجوگر دارد و در نیوزلند، یافت می‏ شود. این نرم افزار با زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار پیدا کرده است. Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا می‏ شوداین نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتم های یادگیری متفاوت، ایجاد کرده که از طریق آن روش ‏های پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده موجود، قابل اعمال است.

 نرم افزار وکا دارای چهار واسط کاربری متفاوت می‌باشد

 Explorer: روش‌های مختلف آماده‌سازی، تبدیل و الگوریتم‌های مدلسازی بر روی داده‌ها را اجرا میکند

 Experimenter:  این حالت فقط  اجرای الگوریتم‌های مختلف رده‌بندی را به صورت هم‌زمان و مقایسه نتایج آن‌ها وجود دارد. تمامی شاخص‌های مورد نیاز به منظور بررسی مدل‌های رده بندی در این قسمت تعریف شده و قرار دارند و گزارشات مفصلی را از جمله آزمون T می توان در این قسمت پس از مدلسازی استخراج نمود.

 Knowledge Flow:  یک واسط گرافیکی در این قسمت طراحی شده است که در آن می توان جریان های داده ای مختلف تولید نمود.

 command line interface: امکان مدلسازی توسط کدنویسی خط به خط در این قسمت وجود دارد.در وکا داده ها می توانند به فرمت های مختلف از جمله Excel، CSV و Arff باشند. اما به طور کلی این نرم افزار با داده‌ها به فرمت Arff میانه بهتری دارد.انجام پروژه های داده کاوی با وکا weka

توابع که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

  • تبدیل متغیرهای گسسته چند مقداری به دو مقداری و تبدیل متغیرهای پیوسته به گسسته
  • گسسته سازی بدون نظارت و با نظارت
  • روش‌های مختلف برای ادغام مقادیر مختلف متغیرهای گسسته
  • جایگذاری مقادیر از دست رفته
  • روش‌های نمونه گیری با جایگذاری و بدون جایگذاری و روش‌های پیشرفته تر مانند SMOTE
  • روش LOF (Local Outlier Factor) برای پیدا کردن نقاط دورافتاده
  • کاهش بعد داده ‌ها با استفاده از تحلیل اجزای اصلی (PCA) و موجک (Wavelet)
  • نرمالسازی و استانداردسازی

خوشه‌بندی که در نرم افزار وکا وجود دارد

  • روش‌های سلسله مراتبی
  • روش‌های برپایه توزیع احتمالی مانند EM
  • روش‌های بر پایه مرکز هندسی: kmeans
  • روش‌های بر پایه چگالی: DBSCAN و OPTICS

کشف قواعد انجمنی که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

  • روش‌های درختی مانند FP growth
  • روش Apriori
  • کشف قواعد انجمنی متوالی

رده‌بندی معمول و جمعی که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

روش‌های بر پایه بیز: بیز ساده و شبکه بیزی

توابع: ماشین بردار پشتیبان (SVM) که توابع کرنل‌های مختلف را پشتیبانی می‌کند، شبکه‌های عصبی و رگرسیون لجستیک

KNN: روش‌های برپایه حافظه

درخت‌های تصمیم: الگوریتم‌هایی مانند ID3 و C4.5

روش‌های برپایه قاعده: جداول تصمیم و OneR توانایی ساخت قوانین بر روی تنها یک متغیرانجام پروژه داده کاوی با وکا

ویژگی های نرم افزار وکا (weka)

  • محیط های مختلف کاری به منظور سهولت در اجرای مدلسازی های مختلف
  • در بردارنده محدوده وسیعی آماده سازی داده‌ها و روش‌های انتخاب ویژگی‌ها به صورت یکپارچه.
  • وجود تعداد زیادی شاخص به منظور ارزیابی روش های رده بندی
  • محدوده وسیعی از روش های رده بندی

معایب نرم افزار وکا (weka)

  • زمان‌بر بودن اجرای مدل‌ها به علت عدم بهینه بودن برخی از آنها
  • محدودیت شدید در مصورسازی داده ها
  • محدودیت در منابع آموزشی
  • محدودیت در روش های خوشه بندی و قواعد انجمنی
0 پیام‌ها

راجع به این مطلب دیدگاه خود را با ما به اشتراک بگذارید

دوست دارید در بحث ما شرکت کنید؟
کامنت شما باعث خوشحالی ماست :)

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *