Orrawee Naksawat 55102011031

Weka Project

• Clustering

• Classify

• Associate

Clustering

Data

How to Clustering

How to Clustering (Con.)

How to Clustering (Con.)

How to Clustering (Con.)

Result (Con.)

• knee of the curve

Result (Con.)

Result

Result (Con.)

Classify

Data

How to Classify• Data

How to Classify (Con.)

How to Classify (Con.)• Data

เปิ�ดไฟล์�ที่�ได�แล์ะไฟล์�ข้�อมู�ล์ที่�มูนามูสกุ�ล์ CSV ในโปิรแกุรมู Notepad++ แล์ะล์บ attribute predict ออกุ แล์ะcopy ข้�อมู�ล์จากุไฟล์� CSV มูาวางแที่นที่�ข้�อมู�ล์ในไฟล์�อกุไฟล์� (ข้�อมู�ล์ใต้� @data)

How to Classify (Con.)• Predict

เปิ�ดไฟล์� classify_data.arff ที่�แกุ�ไข้แล์�วมูาแกุ�ไข้ข้�อมู�ล์ที่�ต้�องกุารที่!านายแล์�ว save as.. predict.arff (เน#�องจากุจ!านวนคอล์%มูน�แล์ะแถวไมู'เที่'ากุ%น)

How to Classify (Con.)

How to Classify (Con.)

How to Classify (Con.)

How to Classify (Con.)

How to Classify (Con.)

How to Classify (Con.)

Result

Associate

Data

How to Associate

Result

Result (Con.)

Confidence (pudding chocolate ) = support(pudding ,chocolate ) support (pudding)

Confidence (pudding chocolate ) = 10 = 1 10

• Confidence

Result (Con.) • Lift

lift (pudding chocolate ) = support(pudding ,chocolate )

support (pudding)* support (chocolate)

lift (pudding chocolate ) = support( )

support ( )* support ( )

1062

1062

1062

= 6.2