นายธนาวั�ฒน� บุญเกลี้��ยง 54102010330 สาขาวั�ชาวั�ทยาการคอมพิ�วัเตอร� คณะวั�ทยาศาสตร�

มหาวั�ทยาลี้�ยศร�นคร�นทรวั�โรฒ

WEKA7-11

CP463 : ARTIFICIAL INTELLIGENT

ข"อม#ลี้ท�$น%ามาใช"

CLUSTER

CLUSTER• Instances : 41

• Attributes : 18

• Algorithm : Simple K Means

เม'$อท%าการแบุ)ง 2 กลี้)ม

เม'$อท%าการแบุ)ง 4 กลี้)ม

เม'$อท%าการแบุ)ง 8 กลี้)ม

เม'$อท%าการแบุ)ง 12 กลี้)ม

เม'$อท%าการแบุ)ง 16 กลี้)ม

เม'$อท%าการแบุ)ง 20 กลี้)ม

เม'$อท%าการแบุ)ง 24 กลี้)ม

RESULT

0 5 10 15 20 25 300

10

20

30

40

50

60

70

80

90

sqError

Knee curve = 14

cluster0 แตกต)างจาก cluster7 ค'อ cluster0 ม�ซื้'�อไส"กรอก แฮม เบุอเกอร� แลี้ะสบุ#) ส)วัน cluster7 ม�เต"าห#" แลี้ะขนมต)างๆ ซื้'�อเต"าห#"ตอน

ดึ0กเน'$องจากพิ�$สาวัข"าพิเจ"ากลี้�บุดึ0กแลี้ะต"องการท%าอาหาร

CLASSIFY

CLASSIFY• ต"องการท%านายวั)าลี้#กค"าท�$มาซื้'�อส��นค"าเลี้)นก�ฬาหร'อไม)

DATA TRAIN• Instances : 41

• Attributes : 22

• Class : sport

• Algorithm : Multilayer Perceptron

• Test Option Cross Validation Folds = 10

DATA DEPLOY• Instances : 10

• Attributes : 22

การเตร�ยมไฟลี้� น%าไฟลี้�ข"อม#ลี้มา 2 ไฟลี้� ไดึ"แก)

1. ไฟลี้� customers ม�ท��งหมดึ 41 records

2. ไฟลี้� deploy โดึยเลี้'อก records จาก customers มา 10 records

ไฟลี้�ท�$ใช"เป็4นไฟลี้� CSV 2 ไฟลี้� ค'อ CUSTOMER.CSV แลี้ะ DEPLOY.CSV โดึยไฟลี้� DEPLOY ให"ต�ดึ ข"อม#ลี้ของคอลี้�มน�ท�$ต"องการท%านายออก แลี้"วัเพิ�$ม ? เข"าไป็แทน

ไฟลี้�ท�$ใช"ในการทดึสอบุไดึ"แก) CUSTOMERS.ARFF แลี้ะ DEPLOY.ARFF จากการแป็ลี้งจากไฟลี้� CSV โดึยใช" ZEROR ผ่)าน TEST OPTION : USE TRAINING SET แลี้"วัเป็7ดึ VISUALIZE CLASSIFIER ERRORS จากน��นท%าการ SAVE เป็4น (.arff)

ท%าการแก"ไขไฟลี้� ARFF โดึยใช" NOTEPAD++1. ลี้บุ ATTRIBUTE ท�$ถู#กเพิ�$มเข"ามา

2. น%าข"อม#ลี้จากไฟลี้� CSV มาใส) ARFF โดึนลี้บุข"อม#ลี้ออกก)อน

3.ค�ดึลี้อก ATTRIBUTE จาก CUSTOMER.ARFF ไป็ย�ง DEPLOY.ARFF

4. น%าข"อม#ลี้จาก DEPLOY.csv ไป็ท�$ไฟลี้� DEPLOY.arff

5.ท%าการสร"างMODEL โดึยเป็7ดึ CUSTOMER.ARFF ส)วันของ CLASSIFY>CHOOSE>FUNCTIONS> MULTILAYER PERCEPTRON เลี้'อก CROSS-VALIDATION FOLDS 10 กดึ START แลี้"วัคลี้�กขวัาเพิ'$อ SAVE MODEL

6. เป็7ดึไฟลี้� CUSTOMER.ARFF ท%าการ LOAD MODEL จากน��นเลี้'อก MODEL ท�$ไดึ" SAVE ไวั"ก)อนหน"าน��

7. เลี้'อก MULTILAYER PERCEPTRON แลี้"วัเลี้'อก SUPPLIED TEST SET จากน��นเลี้'อกไฟลี้� DEPLOY.ARFF รวัมถู0ง CLASS ท�$ต"องการท%านาย

8. จากน��นคลี้�กขวัาเลี้'อก RE-EVALUATE MODEL ON CURRENT TEST SET แลี้"วั SAVE เป็4นไฟลี้� ARFF ในท�$น��ต"องช'$อวั)า RESULT.ARFF

9. เป็7ดึไฟลี้�ท�$ไดึ"โดึยเป็7ดึจากหน"าแรกของ WEKA ไป็ท�$ Tools> ArffViewer>เลี้'อกเป็7ดึไฟลี้�ผ่ลี้ลี้�พิธ�จากข"อ 8 ส�งเกตท�$คอลี้�มเก'อบุสดึท"าย จะพิบุผ่ลี้การท%านาย

ผ่ลี้ลี้�พิธ�ท�$ไดึ" ม�ควัามแม)นย%า 100% แต)ก9ไม)แน)นอนเน'$องจากข"อม#ลี้ม�ป็ร�มาณน"อย

ASSOCIATE APRIORI

การเตร�ยมไฟลี้�

• จ�ดึให"แถูวัแรกเป็4นรายการส�นค"าท��งหมดึ• ท%าการแป็ลี้งเป็4น .arff

เป็7ดึไฟลี้� เลี้'อก ASSOCIATE > APRIORI > NUM RULES = 10, MinMetric=0.1, lowerBoundMinSupport 0.08 จะผ่ลี้ลี้�พิธ�ท��ง 10 กฎ พิร"อมค)า LIFT ค)า

ผ่ลี้ลี้�พิธ�กฎท�$ไดึ" 1. Sunbites_snack=t Pocky_Snack=t 3 ==> Snackjack_snack=t Arigato_snack=t 3 conf:(1) < lift:(13.67)> lev:(0.07) [2] conv:(2.78)

2. Snackjack_snack=t Pocky_Snack=t 3 ==> Sunbites_snack=t Arigato_snack=t 3 conf:(1) < lift:(13.67)> lev:(0.07) [2] conv:(2.78)

3. Sunbites_snack=t Arigato_snack=t 3 ==> Snackjack_snack=t Pocky_Snack=t 3 conf:(1) < lift:(13.67)> lev:(0.07) [2] conv:(2.78)

4. Snackjack_snack=t Arigato_snack=t 3 ==> Sunbites_snack=t Pocky_Snack=t 3 conf:(1) < lift:(13.67)> lev:(0.07) [2] conv:(2.78)

5. Pocky_Snack=t 4 ==> Sunbites_snack=t Arigato_snack=t 3 conf:(0.75) < lift:(10.25)> lev:(0.07) [2] conv:(1.85)

6. Sunbites_snack=t Pocky_Snack=t 3 ==> Arigato_snack=t 3 conf:(1) < lift:(10.25)> lev:(0.07) [2] conv:(2.71)

7. Arigato_snack=t 4 ==> Sunbites_snack=t Pocky_Snack=t 3 conf:(0.75) < lift:(10.25)> lev:(0.07) [2] conv:(1.85)

8. Sunbites_snack=t Arigato_snack=t 3 ==> Pocky_Snack=t 3 conf:(1) < lift:(10.25)> lev:(0.07) [2] conv:(2.71)

9. Pocky_Snack=t 4 ==> Snackjack_snack=t Arigato_snack=t 3 conf:(0.75) < lift:(10.25)> lev:(0.07) [2] conv:(1.85)

10. Snackjack_snack=t Pocky_Snack=t 3 ==> Arigato_snack=t 3 conf:(1) < lift:(10.25)> lev:(0.07) [2] conv:(2.71)