การวิ�เคราะห์ข้�อมู�ลด้�วิย WEKA

โสภิ�ตา เอกฤทธิ์��เร�อง 55102011029

ประเภิทท� วิ�เคราะห์1. Clustering2. Classification3. Associate

Clustering

นำ"าข้�อมู�ลท� ได้�เตร�ยมูไวิ�มูาลงweka แล�วิไปท� Cluster เล�อกSimpleKMeans

ผลจากการวิ�เคราะห์ด้�วิย CLUSTERING

กราฟท� ได้�จาก CLUSTERING

0 5 10 15 20 25 30 350

50

100

150

200

250

300sum of squared errors

sum of squared errors

สร(ปผลจาก CLUSTERING

จากการแบ่*งกล(*มูท+,งห์มูด้ 30คร+,ง

ด้+งนำ+,นำจ(ด้ ท� 8 ค�อ Knee Curve

Cluster0 Bread Sausage TissuePaper (Home)

Cluster1 Water Milk SoftDrink TissuePaper IceCream Sandwich (Home)

Cluster2 Water Yoghurt TissuePaper IceCream Sandwich (Home)

Cluster3 Water Bread TissuePaper Sushi Sandwich (Home)

Cluster4 Water Milk Yoghurt Candy IceCream (Home)

Cluster5 Water IceCream Sandwich (Dormitory)

Cluster6 ไม่�ได้�ซื้��อ (Home)

Cluster7 Water Milk IceCream Sandwich (Dormitory)

จากผลล+พธิ์ ต+วิเราอย�*ในำกล(*มูท� Cluster1

Associate

ผลจากการวิ�เคราะห์ด้�วิย ASSOCIATE

ห์ล+งจากท� เตร�ยมูไฟลแล�วิ ไปท� Associate เล�อกApriory

สร(ปผลจาก ASSOCIATE

ส� งท� ได้�จาก Base Rule found:

Classification

tranningTime= 200

ค"าถามู : นำ�ส�ตผ��ห์ญิ�งท� อย�*บ่�านำและอย�*ห์อ โด้ยใช้�วิ�ธี� MultiLayererceptron

tranningTime= 500

สร(ปผลจาก CLASSIFICATION

ค*าPredictionในำการวินำแต*ละรอบ่จะไมู*เห์มู�อนำก+นำ