ARFF（Attribute-Relation File Format）格式是一种广泛用于数据挖掘和机器学习领域的文件格式，它由Weka数据挖掘工具引入。ARFF文件主要用于存储结构化的数据集，包括属性（attributes）和实例（instances）。在“arff格式数据集A”中，你拥有的是一个包含大约200个ARFF文件的数据集合，这些文件根据文件名的第一个字母进行了分组，并被打包成7个压缩文件。 ARFF文件的基本结构分为两部分：关系描述和数据实例。关系描述部分定义了数据集的属性，而数据实例部分则包含了具体的数据值。 1. **关系描述**： 在这个部分，每个属性（特征）都会被定义，包括属性的名称、类型和可能的值。例如： ``` @relation dataset_name @attribute attribute1 {value1, value2, ...} @attribute attribute2 numeric ... @attribute class nominal {'class_value1', 'class_value2'} ``` 其中，`@relation`是数据集的名称，`@attribute`用于定义属性，`numeric`表示数值类型，`nominal`表示类别类型，括号中的值表示可能的类别值。 2. **数据实例**： 在关系描述之后，数据实例部分以每行一个实例的形式呈现，属性值之间用逗号分隔。如果某个属性值缺失，通常用`?`或`NaN`表示。 ``` 1.2,3.4,'class_value1' 4.5,2.3,'class_value2' ... ``` 在数据挖掘和机器学习任务中，这样的ARFF文件非常有用，因为它们允许数据以一种简单易读的方式存储和交换。你可以使用Weka或其他支持ARFF格式的工具来加载这些文件，进行预处理（如缺失值处理、特征选择）、探索性数据分析、模型训练以及结果评估。 在这个特定的“arff格式数据集A”中，每个文件可能代表不同的数据子集，每个文件开头的字母可能是某种分类或分组的标志。你可以通过解压文件，然后使用适当的数据分析工具逐一打开这些ARFF文件，查看其属性结构和实例数据，以了解数据的全貌。这些数据集可能涵盖了各种领域，如生物信息学、社会网络、经济指标等，具体取决于数据的来源和收集目的。 对于机器学习初学者来说，这样的数据集提供了一个实践算法、理解数据预处理和特征工程的好机会。而对于经验丰富的数据科学家，它们可以用来验证新的方法或模型，或者作为基准测试数据集。无论你的目标是什么，处理ARFF数据集都需要对数据的性质有深入理解，并能熟练应用数据处理和分析技术。

喻梅编的书第5章回归分析wenka数据

WEKA arff 实验数据集比较全数据挖掘实验的数据

文件说明 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。 以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。 除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。 关系声明 关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为 @relation 是一个字符串。如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。 属性声明 属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型。 这些声明语句的顺序很重要。首先它表明了该项属性在数据部分的位置。例如，“humidity”是第三个被声明的属性，这说明数据部分那些被逗号分开的列中，第三列数据 85 90 86 96 ... 是相应的“humidity”值。其次，最后一个声明的属性被称作class属性，在分类或回归任务中，它是默认的目标变量。 属性声明的格式为 @attribute 其中是必须以字母开头的字符串。和关系名称一样，如果这个字符串包含空格，它必须加上引号。 WEKA支持的有四种，分别是 numeric-------------------------数值型 -----分类（nominal）型 string----------------------------字符串型 date []--------日期和时间型 其中 和 将在下面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”，“real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分大小写的，而“relation”“attribute ”和“date”则不区分。 数值属性 数值型属性可以是整数或者实数，但WEKA把它们都当作实数看待。 分类属性 分类属性由列出一系列可能的类别名称并放在花括号中：{, , , ...} 。数据集中该属性的值只能是其中一种类别。 例如如下的属性声明说明“outlook”属性有三种类别：“sunny”，“ overcast”和“rainy”。而数据集中每个实例对应的“outlook”值必是这三者之一。 @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} 如果类别名称带有空格，仍需要将之放入引号中。 字符串属性 字符串属性中可以包含任意的文本。这种类型的属性在文本挖掘中非常有用。 示例： @ATTRIBUTE LCC string 日期和时间属性 日期和时间属性统一用“date”类型表示，它的格式是 @attribute date [] 其中是这个属性的名称，是一个字符串，来规定该怎样解析和显示日期或时间的格式，默认的字符串是ISO-8601所给的日期时间组合格式“yyyy-MM-ddTHH:mm:ss”。 数据信息部分表达日期的字符串必须符合声明中规定的格式要求（下文有例子）。 数据信息 数据信息中“@data”标记独占一行，剩下的是各个实例的数据。 每个实例占一行。实例的各属性值用逗号“,”隔开。如果某个属性的值是缺失值（missing value），用问号“?”表示，且这个问号不能省略。例如： @data sunny,85,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes 字符串属性和分类属性的值是区分大小写的。若值中含有空格，必须被引号括起来。例如： @relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.' AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.' 日期属性的值必须与属性声明中给定的相一致。例如： @RELATION Timestamps @ATTRIBUTE timestamp DATE "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" @DATA "2001-04-03 12:12:12" "2001-05-03 12:59:55" 稀疏数据 有的时候数据集中含有大量的0值（比如购物篮分析），这个时候用稀疏格式的数据存贮更加省空间。 稀疏格式是针对数据信息中某个实例的表示而言，不需要修改ARFF文件的其它部分。看如下的数据： @data 0, X, 0, Y, "class A" 0, 0, W, 0, "class B" 用稀疏格式表达的话就是 @data {1 X, 3 Y, 4 "class A"} {2 W, 4 "class B"} 每个实例用花括号括起来。实例中每一个非0的属性值用 <空格> 表示。是属性的序号，从0开始计；是属性值。属性值之间仍用逗号隔开。这里每个实例的数值必须按属性的顺序来写，如 {1 X, 3 Y, 4 "class A"}，不能写成{3 Y, 1 X, 4 "class A"}。 注意在稀疏格式中没有注明的属性值不是缺失值，而是0值。若要表示缺失值必须显式的用问号表示出来。 Relational型属性 在WEKA 3.5版中增加了一种属性类型叫做Relational，有了这种类型我们可以像关系型数据库那样处理多个维度了。但是这种类型目前还不见广泛应用，暂不作介绍。

KDDTest+.arff KDDTest+.txt KDDTest-21.arff KDDTest-21.txt KDDTrain+.arff KDDTrain+.txt KDDTrain+_20Percent.arff KDDTrain+_20Percent.txt

数据挖掘与机器学习工作平台：weka的示例文件。 bank-data.csv。

皮维卡 使用 Python 脚本运行所有 Weka 分类器（CSV 到 ARFF 转换器、数据集缩放、多个类、格式化结果等） 使用 _Run_pyWeka.py 和 Params.csv 为 _Attributes.csv 中定义的多个数据集运行 _Classifiers4NormData.txt 或 _Classifiers4OrigData.txt 中定义的 Weka 分类器。 _Run_pyWeka.py 运行所有其他 Python 脚本。 Params.csv 定义了计算的所有参数，例如输出文件夹、初始数据集文件、数据集缩放、数据集转换（CSV 到 ARFF）、类过滤器、使用分类截止值输出结果等。 西班牙拉科鲁尼亚大学开发

wine、seeds的arrf版本，可用于聚类分析或者分类分析的性能判断。

入侵检测数据集、KDD数据集、处理好的arff格式，网络安全数据集

用于weka初入门学习，银行数据包括600实例，是data-bank.arff 文件，经过csv 处理之后的可经weka使用的文件。-The learn for weka early entry, bank data including 600 instances of the the the data-bank.arff file after csv after processing the file via weka.