انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka) یا انجام پایان نامه داده کاوی با وکا (weka) امروزه بسیار فراگیر شده است . آکادمی 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
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.
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 متغیر
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