《数据挖掘》 Weka实验报告 姓名 ＿ 学号＿ 指导教师 开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期 完成日期 2015年6月12日 1.实验目的 基于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori - ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进 行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行 对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使 用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作 平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界 面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集， 并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1- 10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

python Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

大数据中的云网络（Cloud Networking for Big Data）-2015年Springer英文原版，0积分

微波辐射计是测量目标微波辐射特性的被动式遥感器。微波辐射计数据采集系统根据系统工作模式的选择，利用模数转换器以及可编程逻辑器件FPGA对信号分别进行量化和控制，再通过RS232接口和以太网口与远程计算机系统进行通信，完成对信号的采集和数字化处理。本文基于Qt平台开发上位机软件，依赖第三方串口类QextSerialPort和自带的QUdpSocket类，完成了数据的传输、显示和存储功能，再通过解析数据包提取目标的微波极化信息，利用QwtPlot控件完成二维曲线和三维散点图的绘制。该软件提高了数据采集和处理的效率。

标题中的“42-DBF比较软件”显然是一款专门用于比较DBF文件（dBase格式数据库文件）的应用程序。在IT行业中，DBF文件是早期流行的一种数据库文件格式，尤其在Visual FoxPro（VFP）系统中广泛使用。VFP是一种基于XBase的数据库管理系统，它的数据存储格式就是DBF。这款软件的出现，显然是为了帮助用户解决在管理或迁移这些DBF文件时可能遇到的数据一致性问题。 描述中提到，该软件能够对比两个数据表之间的差异，这对于数据库管理和数据分析工作至关重要。在数据库环境中，数据的一致性和准确性是极其重要的，任何细微的差别都可能导致错误的分析结果或业务决策。此软件的实用性在于它能快速定位并显示两个DBF数据表中的不同记录、字段或值，极大地提高了工作效率。 标签“数据库”和“数据比对”进一步明确了该软件的功能和应用领域。在数据库管理中，数据比对是常见的任务，例如在数据迁移、数据整合或数据验证过程中。通过比对，可以找出重复数据、缺失数据或者不一致的数据，从而进行相应的修正或清理。 在实际操作中，用户可能遇到以下场景： 1. **数据迁移**：当用户需要将数据从一个VFP数据库迁移到其他数据库系统（如MySQL、SQL Server等）时，该软件可以帮助检查数据迁移过程中是否有丢失或错误的数据。 2. **数据校验**：在数据处理或分析前，比对软件可以确保源数据的准确无误，防止因数据错误导致的分析偏差。 3. **版本控制**：在团队协作中，如果多个用户同时编辑DBF文件，这个工具可以用来合并更改并解决冲突。 4. **数据同步**：对于分布式的数据库环境，比对软件有助于识别并同步不同节点间的数据差异。 5. **审计**：在合规性要求高的行业，定期的数据比对是必要的审计步骤，以确保数据的完整性和一致性。 尽管DBF文件格式已不像过去那样常见，但在某些特定的遗留系统或小规模应用中，它仍然有着重要的地位。因此，42-DBF比较软件这样的工具依然有其独特的价值，尤其对于那些需要处理大量DBF数据的用户来说，它是一款不可或缺的辅助工具。 至于压缩包内的具体文件“42-DBF比较软件”，很可能是该软件的安装程序或可执行文件。用户下载后，按照常规的安装步骤进行，就可以在自己的计算机上使用这款强大的DBF数据比对工具了。使用时，用户应确保了解软件的使用方法，如如何导入DBF文件、设置比对选项以及解读比对结果等，以充分利用其功能。同时，注意数据的安全性，避免在未备份的情况下直接修改原始数据。

MOTO 摩托对讲机 GP338 扩频 GP338 扩频可以直接写入的数据 用软件直接打开这个数据，写入对讲机就可以了。仅仅使用GP338

delphi10.2下访问http返回json的中文处理问题。以及使用json提交数据时中文处理问题。 //delphi7下比较简单，使用AnsiToUtf8编码，使用UTF8Decode解码即可

【标题】"Set5-数据集" 是一个广泛用于图像超分辨率（Super-Resolution, SR）研究的数据集合。在图像处理领域，超分辨率是指通过算法将低分辨率（Low-Resolution, LR）图像恢复成高分辨率（High-Resolution, HR）图像的过程。这个过程对提升图像清晰度和细节表现力具有重要意义，广泛应用于数码相机、视频监控、医疗成像等多个领域。 【描述】"SR" 指的是超分辨率技术，它是图像处理中的一个重要分支。超分辨率的目标是通过插值、建模或深度学习等方法，尽可能地还原丢失的高频信息，从而提高图像的分辨率。Set5数据集是为评估和开发这些技术而创建的，它包含了一系列精心选择的高分辨率图像，经过下采样处理后形成低分辨率图像，用于训练和测试超分辨率算法。 Set5数据集的特点在于它的图像质量高、细节丰富，适合用于评估算法在处理精细结构和纹理时的表现。数据集中每个图像的尺寸不一，但都足够大，可以提供足够的挑战性。数据集中的图像包括人物、风景、动物等各种主题，这使得模型在不同场景下的泛化能力能得到有效检验。 【标签】"数据集" 表明Set5是一个专门用于算法训练和评估的数据集合。在机器学习和深度学习中，数据集是模型学习和优化的基础。一个好的数据集应该具备代表性、多样性以及适量的大小，Set5恰好满足这些条件，因此成为了超分辨率领域内的标准测试集之一。 【压缩包子文件的文件名称列表】：img_001.png到img_005.png代表Set5数据集中包含的五张高分辨率图像。这些图像通常以.png格式存储，这是一种无损图像格式，能够保留原始图像的全部色彩信息。在超分辨率任务中，研究人员会先对这些高分辨率图像进行下采样，得到对应的低分辨率图像，然后用各种SR算法去尝试恢复原始的高分辨率图像，最后对比恢复结果与原始图像的相似度，以此来评估算法的性能。 Set5数据集对于推动超分辨率技术的发展起着至关重要的作用。通过在该数据集上训练和测试，研究人员可以不断优化算法，提高图像的恢复质量和速度。无论是基于传统方法如自适应插值、频域分析，还是基于深度学习的方法如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），Set5都是评估这些算法性能的关键基准。随着技术的不断进步，未来可能会有更多更复杂的数据集出现，但Set5因其经典性和实用性，依然会在SR研究中占据一席之地。

计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到图像处理、机器学习和深度学习等多个技术的交叉应用，旨在让计算机系统能够理解和解析图像或视频中的信息。在这个领域，数据集扮演着至关重要的角色，它们是训练模型的基础，使得算法能够学习到各种特征并进行分类、识别或定位。 "T91"数据集是专为计算机视觉任务设计的一个小型数据集，由张浩鹏及其团队在2019年发布。这个数据集包含91张不同的影像，这些影像涵盖了多个类别，如鲜花和车辆等。这些类别反映了我们在现实生活中可能遇到的各种物体，因此，T91数据集为研究者提供了一个基础平台，用于测试和开发新的计算机视觉算法。 在计算机视觉中，数据集的构建通常需要考虑以下几个方面： 1. **多样性**：T91数据集的91张影像体现了不同类型的物体，这有助于训练模型学习到广泛且多样化的特征，从而提高泛化能力。 2. **标注**：尽管描述中没有明确提到，但通常在计算机视觉数据集中，每张图像都会配有相应的标注，比如类别标签，这使得模型能理解每个图像的目标是什么。 3. **平衡性**：一个良好的数据集应该在不同类别的样本数量上保持相对平衡，以避免模型过于偏向于数量多的类别。不过，由于T91数据集只有91个样本，平衡性问题可能不是特别突出。 4. **质量**：图像的质量，包括清晰度、光照条件、角度等，都会影响模型的训练效果。T91数据集的图像质量直接影响到模型能否提取有效的视觉特征。 5. **规模**：T91数据集相对较小，适合于初学者进行实验或快速验证新算法的效果。对于大规模的计算机视觉项目，可能需要更庞大的数据集，如ImageNet，它包含了上百万张图像。 在实际应用中，可以使用T91数据集进行以下任务： - **图像分类**：根据图像内容将其归入相应的类别，如“鲜花”或“车辆”。 - **物体检测**：找出图像中特定物体的位置，并对其进行标注。 - **目标识别**：识别出图像中的各个目标，并给出其类别。 - **细粒度识别**：如果数据集有更详细的标签，可以进行更精确的分类，如区分不同种类的花朵或车辆型号。 由于T91数据集的大小有限，它可能更适合用于教学示例、快速原型开发或者验证新方法的初步性能。在进行深度学习模型训练时，更大的数据集通常能带来更好的性能，因为它们能提供更丰富的信息来学习复杂的模式。 在进行T91数据集的分析和建模时，可以使用Python的开源库，如PIL和OpenCV进行图像预处理，用TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架构建模型，利用matplotlib进行可视化，以及scikit-learn进行评估和调优。通过这些工具，可以实现对T91数据集的全面挖掘和利用，推动计算机视觉技术的进步。

《昆仑通态McgsPro-串口数据收发详解》 昆仑通态是一家专注于工业自动化领域的知名企业，其产品McgsPro是一款广泛应用于工业触摸屏控制的软件平台。本文将深入探讨McgsPro在串口数据收发方面的功能，以及与之相关的驱动文件。 一、McgsPro简介 McgsPro，全称“Magic Control Graphic System Professional”，是一款集成了人机界面设计、监控和编程的软件。它支持多种通信协议，包括串口通信，使得用户可以通过串行接口与各种设备进行数据交换，如PLC、变频器、温控器等。McgsPro提供了丰富的图形组件和强大的脚本语言，使得用户能够轻松实现复杂的人机交互功能。 二、串口数据收发 串口通信是工业自动化系统中常见的一种通信方式，McgsPro支持串口（COM口）配置，允许用户设定波特率、数据位、停止位、校验位等参数，以适应不同设备的需求。通过串口，McgsPro可以实时收发数据，实现远程监控和控制。这对于那些无法或不便使用网络通信的设备尤其重要。 三、驱动文件解析 1. Comm.chm：这是帮助文档文件，包含了关于串口通信的相关操作指南和API函数说明，用户可以通过查阅该文件了解如何在McgsPro中配置和使用串口功能。 2. Comm.dll：这是一个动态链接库文件，包含了实现串口通信的核心函数。在运行McgsPro时，这个库文件会被调用，处理串口的打开、关闭、读写等操作。 3. libComm_armv5.so和libComm_armv7.so：这两个是针对不同架构的ARM处理器的库文件，分别适用于armv5和armv7指令集的硬件平台。它们与Comm.dll类似，提供了串口通信的底层支持。 4. Comm.ui：这是McgsPro中的用户界面文件，可能包含了串口设置窗口的布局和样式，用户通过此界面可以直观地配置串口参数。 四、应用实例 在实际应用中，例如在生产线监控系统中，McgsPro可以通过串口与PLC通信，获取实时生产数据，显示在触摸屏上，并根据操作员的指令发送控制信号。这种串口数据收发功能极大地简化了系统集成工作，提高了自动化程度。 总结，昆仑通态的McgsPro凭借其强大的串口通信功能，成为工业自动化领域中的得力工具。通过理解和掌握McgsPro的串口数据收发机制，以及相关的驱动文件，用户可以更好地利用这一平台实现高效的人机交互和设备控制。