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O Weka é um software open source que possui uma coleção de algoritmos para mineração de dados e oferece tarefas de pré-processamento, classificação, regressão, clusterização, associação de regras e visualização.

BMW classification data in WEKA. Fonte: https://www.ibm.com/developerworks/library/os-weka2/

O Weka foi desenvolvido utilizando a linguagem Java. Criada nas dependências da Universi dade de Waikato, Nova Zelândia. Atualmente é mantida por uma comunidade de entusiastas por ser u m software livre disponível sobre a licensa GPL. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) é um processo não trivial de identificação de padrões novos, válidos e potencial mente úteis (FAYYAD et al., 1996). Estes padrões estão ocultos nos dados e devem ser novos para o sistema, de preferência para o usuário, válidos em relação aos dados armazenados e as políticas do negócio, úteis para sua devida utilização nas tarefas para o qual foi requisitado.

Exemplo de Árvore de Decisão

Através do Weka, os resultados gerados por exemplo, em processos de segmentação e extração de atributos no Interimage (ver: https://sosgisbr.com/2017/06/01/) poderão ser validados de acordo com os coeficientes e poderão ser levantadas as possibilidades de árvores de decisão para implementação do mapeamento de classes. (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)

Dica 01: INTRODUÇÃO A MINERAÇÃO DE DADOS UTILIZANDO O WEKA, Marcelo Damasceno.

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte/Campus Macau

Link: http://connepi.ifal.edu.br/ocs/index.php/connepi/CONNEPI2010/paper/viewFile/258/207

Dica 02: https://www.ibm.com/developerworks/library/os-weka2/

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