数据挖掘weka数据分类实验报告

结果分析： 准确率为96%，有6个实例被错误分类。P=0.96，R=0.96，ROC面积为0.995

4、 三种分类算法比较：

LibSVM C4.5决策树 98% 朴素贝叶斯 96% 校验准确率 98.6667% 训练 混淆矩阵 校验 混淆矩阵 标准误差 0.0943 0.108 0.1483 比较结果分析： LibSVM算法相比C4.5决策树算法、朴素贝叶斯算法具有更好的分类性能。

五、实验总结

通过本次实验，我对Weka平台有了比较完整和深入的认识，掌握了使用Weka平台进行数据挖掘的方法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。通过实验，对数据挖掘本身也有了比较直观的认识。