This study used Weka (Waikato Envir

This study used Weka (Waikato Environment for Knowledge
Analysis) for data mining task. Weka is a collection of machine
learning algorithm for pre-processing, classification,
regression, clustering, association rules, and visualization. Because Weka
belongs to open source software and several studies
have applied to analyze, we used the classification (logistic
regression, decision tree and artificial neural network) and
clustering (K-means) methods in Weka to analyze our dataset
[16–18].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้ใช้ Weka (ไวกาโต้แวดล้อมสำหรับความรู้วิเคราะห์) สำหรับงานการทำเหมืองข้อมูล Weka เป็นคอลเลกชันของเครื่องการเรียนรู้อัลกอริทึมสำหรับการประมวลผลล่วงหน้า ประเภทถดถอย คลัสเตอร์ กฎข้อบังคับ และการมองเห็น เนื่องจาก Wekaการเปิดแหล่งซอฟต์แวร์และศึกษาหลายใช้เพื่อวิเคราะห์ เราใช้การจัดประเภท (โลจิสติกส์ถดถอย ต้นไม้การตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียม) และวิธีการคลัสเตอร์ (ถึง) ใน Weka การวิเคราะห์ชุดข้อมูลของเรา[16-18]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาครั้งนี้ใช้ Weka (Waikato สิ่งแวดล้อมความรู้
การวิเคราะห์) สำหรับงานการทำเหมืองข้อมูล Weka เป็นคอลเลกชันของเครื่อง
อัลกอริทึมการเรียนรู้สำหรับการประมวลผลก่อนการจำแนกการ
ถดถอยการจัดกลุ่มกฎสมาคมและการมองเห็น เพราะ Weka
เป็นซอฟแวร์เปิดแหล่งที่มาและการศึกษาหลายแห่ง
ได้นำมาใช้ในการวิเคราะห์เราใช้การจัดหมวดหมู่ (โลจิสติก
การถดถอยต้นไม้ตัดสินใจและเครือข่ายประสาทเทียม) และ
การจัดกลุ่ม (K-วิธีการ) วิธีการในการ Weka การวิเคราะห์ชุดข้อมูลของเรา
[16-18]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษาครั้งนี้ได้ใช้ Weka ( สิ่งแวดล้อม Waikato สำหรับความรู้การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับงานเหมืองแร่ เวก้าเป็นคอลเลกชันของเครื่องการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการประมวลผล การจัดหมวดหมู่การถดถอย , การจัดกลุ่ม , กฎ , สมาคมและการมองเห็น เพราะ เวก้าซอฟต์แวร์เปิดแหล่งที่มาและของการศึกษาหลาย ๆต้องใช้ข้อมูล เราใช้หมวดหมู่ ( โลจิสติกการถดถอย , ต้นไม้ตัดสินใจและโครงข่ายประสาทเทียม ) และการจัดกลุ่ม ( k-means ) วิธีการใน Weka เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของเรา16 ) [ 18 ]