The Glass DatasetThe glass dataset

The Glass Dataset
The glass dataset glass.arff from the U.S. Forensic Science Service contains data
on six types of glass. Glass is described by its refractive index and the chemical
elements that it contains; the the aim is to classify different types of glass based
on these features. This dataset is taken from the UCI datasets, which have been
collected by the University of California at Irvine and are freely available on
the Web. They are often used as a benchmark for comparing data mining
algorithms.
Find the dataset glass.arff and load it into the Explorer interface. For your own
information, answer the following exercises, which review material covered in the
previous section.
Exercise 17.2.1. How many attributes are there in the dataset? What are
their names? What is the class attribute? Run the classification algorithm
IBk (weka.classifiers.lazy.IBk). Use cross-validation to test its performance,
leaving the number of folds at the default value of 10. Recall that you can
examine the classifier options in the Generic Object Editor window that
pops up when you click the text beside the Choose button. The default
value of the KNN field is 1: This sets the number of neighboring instances
to use when classifying.

ผลลัพธ์ (ยูเครน) 1:

Набір даних склаGlass.arff скло набір даних зі служби США судово наук містить даніна шість типів скла. Скло описав його заломлення та хімічногоелементи, які в ній містяться; з мета полягає в тому, щоб класифікувати різні типи скла, підставіна цих функцій. Цей набір даних береться з Велогонок наборів даних, які булизібрані університет Каліфорнії в Ірвіні, вона вільно доступна навеб-сторінки. Часто їх застосовують як Орієнтир для порівняння інтелектуального аналізу данихалгоритмів.Знайти набір даних glass.arff і завантажити його в Explorer інтерфейс. Для власногоінформація, такі вправи, які огляд матеріал охоплюються у відповідь напопереднього розділу.Вправа 17.2.1. Скільки атрибути є на набір даних? Що такеїх імена? Що таке атрибут класу? Запустити класифікація алгоритмIBk (weka.classifiers.lazy.IBk). Використовувати перехресні перевірки для тестування її продуктивностізалишаючи кількість складок на значення за замовчуванням 10. Нагадаємо, що ви можетевивчення можливостей класифікатора у вікні загальний об'єкт редактора щоз'являється, коли ви клацаєте на текст поруч із кнопку Вибрати. За промовчаннямзначення поля KNN-1: це встановлює кількість сусідніх екземпляріввикористовувати при класифікації.

ผลลัพธ์ (ยูเครน) 2:

Скло Dataset
скла набір даних glass.arff від криміналістики служби США містить дані
по шести типів скла. Скло описується його заломлення і хімічних
елементів, що містяться в ньому; мета полягає в тому, щоб класифікувати різні типи скла , засновані
на цих функцій. Цей набір даних береться з UCI наборів даних, які були
зібрані в Університеті Каліфорнії в Ірвіні і знаходяться в вільному доступі в
Інтернеті. Вони часто використовуються в якості еталону для порівняння інтелектуального аналізу даних
алгоритмів.
Знайдіть набору даних glass.arff і завантажити його в інтерфейс Провідника. Для вашої власної
інформації, дайте відповідь на наступні вправи, які огляд матеріалу , покритого в
попередньому розділі.
Вправа 17.2.1. Скільки атрибутів є в наборі даних? Які
їхні імена? Що таке атрибут класу? Виконайте алгоритм класифікації
ІБК (weka.classifiers.lazy.IBk). З допомогою перехресної перевірки , щоб перевірити його роботу,
залишаючи кількість складок на значення за замовчуванням 10. Нагадаємо , що ви можете
вивчити варіанти класифікаторів в родовому вікні редактора об'єктів , який
з'являється при натисканні тексту поруч з кнопкою Вибрати. За замовчуванням
значення поля Knn дорівнює 1: Встановлює кількість сусідніх примірників
для використання при класифікації.

ผลลัพธ์ (ยูเครน) 3:

На 20% скла%20управлінь%5 EThe%20скла%20управлінь%20скла.arff%20від 20% до 20% США%20Судової%20Науки%20Послуги%20містить%20дані%5%EON (розширена інформація з інших радіомереж) 20 6%20види%20з 20% скла.%20скла%20є%20описано%20за 20% її%20рефракції%20індекс%20а%20в%20хімічних%5 Eelements%20,%20його%20містить;%20в%20в%20метою%20є%20до 20% класифікувати%20різних%20види%20з 20% скла%20на основі%5%EON (розширена інформація з інших радіомереж) 20 ці%20функції.%20цього%20управлінь%20є%20прийнято%20від 20% до 20% UCI%20величезних базах даних,%20яких%20мають%20б%5EЗібрані%20за 20% у 20% Університету%20з 20% Каліфорнії%20о 20%Ірвіні%20а%20є%20вільно%20доступні%20на%5 Ethe%20Web.%20вони%20є%20часто%20використовується%20а%20а%20орієнтир%20для%20порівняння%20дані%20гірничо-%5 Ealgorithms.%5 EFind%20в%20управлінь%20скла.arff%20а%20навантаження%20його%20в 20-20-20, 20 Explorer%20інтерфейсу.%20для%20вашого%20власні%5 Einformation,%20відповідь%20в%20наступні%20вправ,%20яких%20огляд%20матеріал%20покритий%20в 20-20-20, 5 Eprevious%20розділу.%5 EExercise%2017.2 3.2.1.%20як%20багато%20атрибути%20є%20там%20в 20-20-20, 20 управлінь?%20а%20є%5 Etheir%20імена?%20а%20є%20в%20класу%20атрибут?%20Запустити%20в%20класифікації%20алгоритм%5 EIBk%20(weka.гвинтові класифікатори.ліниво.ТОВ ІБК).%20використання%20крос-перевірки%20до 20% тест%20її%20продуктивність,%5 Eleaving%20в%20числа%20з 20% складок%20о 20%в%20типовий%20значення%20в 2010-20.%20Нагадаємо%20,%20ти%20може%5 Eexamine%20в%20класифікатора%20варіанти%20в 20-20-20, 20в однотипній%20об'єкт%20Редактор%20вікно%20,%5EВискакує%20до 20% при%20ти%20клацніть%20в%20текст%20поруч%20в%20обрати%20кнопки.%20В%20типовий%5 Evalue%20з 20% до 20% KNN%20поле%20є%201:%20цього%20 комплектів%20в%20числа%20з 20% навколишніх%20екземпляри%5Ето%20використання%20, коли%20віднесення.