Ch09_WEKA (1)

69
บบบบบ 9 บบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบ 9.1 บบบบบ บบบบบบ 9.2 บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบ บบบบบบบบบ 9.2.1 บบบบบบบบบ (DataSets) บบบบบบบบบ 9.2.2 บบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบ (Visualization of Multidimensional Data) 9.1 บบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบ บบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบ data mining บ บ บบ บ บ บ บ บบ บ บ บบบ บ บ บ บ บ บ บบ บ บบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ data mining บบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบ data mining บบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบบ weka บบบบบบ บบบบบบบบบบบบบบบบบบ - 1 - บบบบบบบบบบบบบบ

Transcript of Ch09_WEKA (1)

Page 1: Ch09_WEKA (1)

บทท�� 9ซอฟต์แวร์ว�ก้�า

ต์อนท�� 9.1 บทนำ��

ต์อนท�� 9.2 ชุ�ดข้�อมู�ลและก�รมูองเห็�นำข้องข้�อมู�ลห็ล�ยมู�ติ�เร��องท�� 9.2.1 ชุ�ดข้�อมู�ล (DataSets)

เร��องท�� 9.2.2 ก�รมูองเห็�นำข้องข้�อมู�ลห็ล�ยมู�ติ� (Visualization of Multidimensional Data)

9.1 บทน�าปั�จจ�บ!นำเทคโนำโลย�ท�งคอมูพิ�วเติอร&มู�คว�มูก��วห็นำ��อย'�ง

รวดเร�ว ก'อให็�เก�ดข้�อมู�ลเพิ��มูข้)*นำอย'�งมูห็�ศ�ล ไมู'ว'�จะเปั-นำข้�อมู�ลก�รซื้�*อสิ�นำค��ติ�มูห็��งสิรรพิสิ�นำค�� ข้�อมู�ลเอกสิ�รติ'�งๆ ห็ร�อข้�อมู�ลท�งก�รแพิทย& ข้�อมู�ลเห็ล'�นำ�*อ�จไมู'ก'อให็�เก�ดปัระโยชุนำ&ใดๆ ห็�กแติ'ละองค&กร เพิ�ยงแค'เก�บร!กษ�ข้�อมู�ลไว�โดยไมู'ได�นำ��มู�ท��ก�รว�เคร�ะห็& เทคนำ�คก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล ห็ร�อ data mining เปั-นำเทคนำ�คห็นำ)�งในำก�รชุ'วยว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ล ซื้)�งผลล!พิธ์&ท��ได�จ�กก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ลด�วยเทคนำ�คท�ง data mining ค�อ คว�มูร� �และคว�มูเข้��ใจท��เก��ยวข้�องก!บข้�อมู�ล สิ�มู�รถนำ��ไปัเปั-นำแนำวท�งในำก�รว�งแผนำและปัฏิ�บ!ติ�ได� ในำชุ�ว�ติปัระจ��ว!นำข้องเร�มู�ติ!วอย'�งซื้)�งเปั-นำผลล!พิธ์&จ�กก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ลด�วยเทคนำ�ค data mining เชุ'นำ ก�รได�ร!บโปัรโมูชุ!�นำร�ยก�รสิ�นำค��ท��ติรงก!บคว�มูติ�องก�รข้องล�กค�� เปั-นำติ�นำท!*งนำ�*จ)งมู�ซื้อฟติ&แวร& weka ซื้)�งจะชุ'วยในำก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ลเห็ล'�นำ�*ให็�ง'�ยย��งข้)*นำ

Weka ย' อ มู � จ � ก The Waikato Environment for

Knowledge Analysis โดย Waikato เปั-นำชุ��อข้องมูห็�ว�ทย�ล!ยท��มู�ชุ��อเสิ�ยงแห็'งห็นำ)�งข้องปัระเทศนำ�วซื้�แลนำด& ซื้)�งเปั-นำสิถ�บ!นำท��พิ!ฒนำ�ซื้อฟติ&แวร& weka ข้)*นำมู� ซื้อฟติ&แวร& weka เปั-นำโปัรแกรมูท��ถ�กพิ!ฒนำ�ข้)*นำมู�จ�กภ�ษ� Java ปัระกอบไปัด�วย ชุ�ดข้องเคร��องมู�อ และ

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 1 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 2: Ch09_WEKA (1)

อ!ลกอร�ท)�มูสิ��ห็ร!บก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ลและก�รสิร��งแบบจ��ลองเพิ��อใชุ�ในำก�รท��นำ�ย(predictive modeling) โดยโปัรแกรมูจะมู�ก�รติ�ดติ'อก!บผ��ใชุ�โดยใชุ� graphical user interfaces เพิ��อให็�ง'�ยติ'อก�รเข้��ถ)งฟ�งก&ชุ!นำก�รท��ง�นำติ'�งๆ ซื้อฟติ&แวร& weka จะสินำ!บสินำ�นำง�นำท�งด��นำเทคนำ�คก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล(data mining) เปั-นำสิ'วนำใ ห็ ญ่' ซื้)� ง ไ ด� แ ก' ก � ร ท�� preprpcessing, clustering,

classification, regression, visualization แ ล ะ feature

selection ซื้)�งเทคนำ�คท!*งห็มูดข้องซื้อฟติ&แวร& weka จะอย�'บนำพิ�*นำฐ�นำข้องก�รติ!*งสิมูมูติ�ฐ�นำข้�อมู�ลท��สิ�มู�รถเปั-นำไปัได�

โปัรแกรมูห็ล!กข้องซื้อฟติ&แวร& weka จะปัระกอบไปัด�วย 1. Simple CLI(Command Line Interface) เ ปั- นำ

โปัรแกรมูร!บค��สิ!�งก�รท��ง�นำผ'�นำก�รพิ�มูพิ&

2. Explorer เปั-นำโปัรแกรมูท��ออกแบบในำล!กษณะ GUI

3. Experimenter เปั-นำโปัรแกรมูท��ออกแบบก�รทดลองและก�รทดสิอบผล

4. KnowledgeFlow เปั-นำโปัรแกรมูออกแบบผ!งก�รไห็ลข้องคว�มูร� �

5. ArffViewer เปั-นำโปัรแกรมูท��ใชุ�สิ��ห็ร!บแก�ไข้แฟ<มูปัระเภท Arff

6. Log เปั-นำโปัรแกรมูท��ใชุ�อ'�นำข้�อคว�มูบ!นำท)กเก�บระห็ว'�งก�รท��ง�นำ

สิ��ห็ร!บสิ��งสิ��ค!ญ่อ�กปัระก�รห็นำ)�งท��เร�ควรท��คว�มูเข้��ใจก'อนำจ!เร��มูใชุ�ซื้อฟติ&แวร& ค�อ ก�รท��คว�มูเข้��ใจในำเร��องข้องข้�อมู�ลท��จะนำ��มู�ทดสิอบ ซื้)�งจะได�อธ์�บ�ยในำบทติ'อไปั

9.2 ชุ�ดข้�อมู�ลและก�รมูองเห็�นำข้องข้�อมู�ลห็ล�ยมู�ติ�

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 2 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 3: Ch09_WEKA (1)

9.2.1 ชุ�ดข้�อมู�ล(DataSets)

บทน�าเปั-นำเวล�ห็ล�ยปั=แล�วท��นำ!กว�จ!ยก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ลมู�ก�รเก�บชุ�ด

ข้�อมู�ลจ�กแห็ล'งติ'�งๆเพิ��อว!ติถ�ปัระสิงค&ในำก�รว�จ!ย และเปั-นำเวล�ห็ล�ยปั=ท��ชุ�ดข้�อมู�ลเห็ล'�นำ�*กล�ยเปั-นำชุ�ดข้�อมู�ลมู�ติรฐ�นำสิ��ห็ร!บก�รเปัร�ยบเท�ยบและมู�ก�รจ!ดมู�ติรฐ�นำให็�แก'ก�รเร�ยนำร� �ข้อง algorithm

ท��แติกติ'�งก!นำข้องเคร��องท��แติกติ'�งก!นำ ชุ�ดข้�อมู�ลท��แติกติ'�งก!นำมู�แนำวโนำ�มูท��จะสิ!มูผ!สิก!บปั�ญ่ห็�และคว�มูท��ท�ยให็มู'ๆ ซื้)�งเปั-นำท��นำ'�สินำใจและเปั-นำก�รแนำะนำ��ปั�ญ่ห็�ท��มู�คว�มูห็ล�กห็ล�ย ในำก�รสิ!งเกติเมู��อพิ�จ�รณ�ก�รเร�ยนำร� �ว�ธ์�ก�ร ซื้)�งในำบทนำ�*ได�มู�ก�รแสิดงติ!วอย'�งข้องชุ�ดข้�อมู�ล ซื้)�งพิบว'�เปั-นำปัระโยชุนำ&สิ��ห็ร!บก�รเร�ยนำร� �และเปั-นำติ!วอย'�งท��ง'�ยติ'อคว�มูเข้��เก��ยวก!บเร��องข้องชุ�ดข้�อมู�ล(datasets) โดยติ!วอย'�งท��จะนำ��เสินำอในำบทนำ�*มู�ด!งนำ�*

1. Contact lenses2. Iris plants database3. Breast cancer database4. Wage data5. Credit database6. Housing database7. 1985 auto imports database8. Badge problem

ต์�วอย่�างข้องชุ�ดข้�อมู�ล (Datasets) 1. CONTACT LENSES ชุ��อ : ฐ�นำข้�อมู�ลสิ��ห็ร!บก�รเล�อกใชุ�คอนำแทคเลนำสิ&ท��เห็มู�ะสิมู ท��มูา : J. Cendrowska,PRISM : An algorithm

for inducing modular rules,International Journal of Man-Machine Studies, 27, 349-370, 1987.

จำ�านวนข้องต์�วอย่�าง : 24

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 3 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 4: Ch09_WEKA (1)

จำ�านวนข้อง attribute : 4 (เปั-นำข้�อมู�ล nominal ค�อ เปั-นำข้�อมู�ลท��บอกจ��นำวนำ)

ข้�อมู�ลข้อง attribute :

ติ!วแปัรเปั<�ห็มู�ย ค�อ คอนำแทคเลนำสิ& (มู� 3 class)

ด!งนำ�* 1. ผ��ปั>วยเห็มู�ะท��จะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&ชุนำ�ดแข้�ง (hard contact lenses)

2. ผ��ปั>วยเห็มู�ะท��จะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&แบบนำ��มู (soft contact lenses) 3. ผ��ปั>วยท��ย!งไมู'ติ�องใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&

ต์�วแปร์พย่าก้ร์ณ์ : 1. อ�ย�ข้องผ��ปั>วย (Age of patient)

(ก) ห็นำ�'มูสิ�ว (young)

(ข้) ก'อนำภ�วะสิ�ยติ�ย�ว (pre-presbyopic)

(ค) สิ�ยติ�ย�ว (presbyopic)

2. ระด!บสิ�ยติ� (Spectacle prescription)

(ก) สิ�ยติ�สิ!*นำ (myope)

(ข้) สิ�ยติ�ย�ว (hypermetrope)

3. สิ�ยติ�เอ�ยง (Astigmatic)

(ก) ใชุ'(no)

(ข้) ไมู'ใชุ'(yes)

4. อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ� (Tear production rate)

(ก) ลดลง (reduced)

(ข้) ปักติ� (normal)

จำ�า นวนข้�อมู�ลท�� ข้าดหาย่ไป(Number of Missing Attribute Values): 0

ก้าร์ก้ร์ะจำาย่ต์� วข้อง Class (Class Distribution):

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 4 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 5: Ch09_WEKA (1)

1. ค อ นำ แ ท ค เ ล นำ สิ& ชุ นำ� ด แ ข้� ง (Hard contact lenses): 4 2. คอนำแทคเลนำสิ&แบบนำ��มู (Soft contact lenses): 5 3. ย! ง ไ มู' ติ� อ ง ใ สิ' ค อ นำ แ ท ค เ ล นำ สิ& (No contact lenses): 15

ข้�อสั�งเก้ต์ : ชุ�ดข้�อมู�ล (Datasets) อ�จถ�กเก�บเปั-นำไฟล& excel

ห็ร�อบ!นำท)กในำร�ปัแบบ .ARFF โดยไฟล& ARFF ย'อมู�จ�ก (Attribute Relation File Format) ในำไฟล& .ARFF

เคร��องห็มู�ย % ห็มู�ยถ)ง comment และ เร��มูติ�นำไฟล& .ARFF

ด�วยค��ว'� @relation บรรท!ดติ'อไปัจะติ�มูด�วย @attribute เพิ��อบอกว'�มู� attribute อะไรบ��ง โดย attribute ท��เปั-นำปัระเภท Nominal จะถ�กเก�บค'�ไว�ภ�ยในำเคร��องห็มู�ย { } สิ'วนำชุ�ดข้�อมู�ลท��จะนำ��มู�ว�เคร�ะห็&ใชุ� @data ด!งนำ�*

เพิ��อบอกว'�เปั-นำไฟล&ท��ใชุ�ในำก�รว�เคร�ะห็&เก��ยวก!บเร��องคอนำแทคเลนำสิ&

เพิ��อบอกว'�มู� attribute อะไรบ��ง

ก�รเข้�ยนำ comment

young,myope,no,reduced,noneyoung,myope,no,normal,soft

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 5 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 6: Ch09_WEKA (1)

young,myope,no,reduced,noneyoung,myope,yes,normal,hardyoung,hypermetrope,no,reduced,noneyoung,hypermetrope,no,normal,soft young,hypermetrope,yes,reduced,none ติ!วข้�อมู�ลyoung,hypermetrope,yes,normal,hard pre-presbyopic,myope,no,reduced,nonepre-presbyopic,myope,no,normal,softpre-presbyopic,myope,yes,reduced,nonepre-presbyopic,myope,yes,normal,hardpre-presbyopic,hypermetrope,no,reduced,nonepre-presbyopic,hypermetrope,no,normal,softpre-presbyopic,hypermetrope,yes,reduced,nonepre-presbyopic,hypermetrope,yes,normal,nonepresbyopic,myope,no,reduced,nonepresbyopic,myope,no,normal,none presbyopic,myope,yes,reduced,nonepresbyopic,myope,yes,normal,hard ติ!วข้�อมู�ลpresbyopic,hypermetrope,no,reduced,nonepresbyopic,hypermetrope,no,normal,softpresbyopic,hypermetrope,yes,reduced,nonepresbyopic,hypermetrope,yes,normal,none

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 6 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 7: Ch09_WEKA (1)

เมู��อนำ��ไฟล&นำ�*เข้��ไปัว�เคร�ะห็&ในำ Software Weka แล�ว จะได�

ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ด!งนำ��ร�ปัท�� 9.1 ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจสิ��ห็ร!บข้�อมู�ลคอนำแทคเลนำสิ&

จ�กติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจนำ�* อธ์�บ�ยได�ว'� - ถ��อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ�ลดลง ไมู'เห็มู�ะท��จะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&ถ)ง

12 record- ถ��อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ�เปั-นำปักติ� และสิ�ยติ�ไมู'เอ�ยง เห็มู�ะท��จะ

ใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&แบบนำ�' มู (soft contact lenses) ถ)ง 6.0/1.0 record ห็ ล! ง จ � ก ผ' � นำ ก � ร ท�� pruning แ ล� ว ห็มู�ยคว�มูว'� ในำ 6 record ท��อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ�เปั-นำปักติ� และสิ�ยติ�ไมู'เอ�ยงนำ!*นำ มู�ผ��ปั>วยท��เห็มู�ะจะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&แบบนำ�'มู 6 record และถ�กปันำเปั?* อนำไปัด�วย ผ��ปั>วยท��ไมู'เห็มู�ะจะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&ไปัด�วย 1 record ด!งนำ�*

young,myope,no,normal,soft young,hypermetrope,no,normal,soft

pre-presbyopic,myope,no,normal,soft pre-presbyopic,hypermetrope,no,normal,soft presbyopic,myope,no,normal,none presbyopic,hypermetrope,no,normal,soft

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 7 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 8: Ch09_WEKA (1)

- ถ��อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ�เปั-นำปักติ� สิ�ยติ�เอ�ยง และเปั-นำผ��ท��สิ�ยติ�สิ!*นำแล�วเห็มู�ะท��จะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&ชุนำ�ดแข้�ง (hard

contact lenses) ถ)ง 3 record

- ถ��อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ�เปั-นำปักติ� สิ�ยติ�เอ�ยง และเปั-นำผ��ท��สิ�ยติ�ย�วแล�วไมู'เห็มู�ะท��จะใสิ'คอนำแทคเลนำสิ&ถ)ง 3.0/1.0

record ห็ล!งจ�กผ'�นำก�รท�� pruning แล�ว ห็มู�ยคว�มูว'� ในำ 3 record ท��อ!ติร�ก�รผล�ตินำ�*�ติ�เปั-นำปักติ� สิ�ยติ�เอ�ยง แ ล ะ เ ปั- นำ ผ�� ท�� สิ � ย ติ � ย � ว นำ!* นำ มู� ผ�� ปั> ว ย ท�� ไ มู' เ ห็ มู � ะ จ ะ ใ สิ'คอนำแทคเลนำสิ& 3 record และถ�กปันำเปั?* อนำไปัด�วยผ��ปั>วยท��เ ห็ มู � ะ จ ะ ใ สิ'ค อ นำ แ ท ค เ ล นำ สิ& ชุ นำ� ด แ ข้� ง (hard contact

lenses)ไปัด�วย 1 record ด!งนำ�* presbyopic,hypermetrope,yes,normal,none pre-presbyopic,hypermetrope,yes,normal,none young,hypermetrope,yes,normal,hard

2. IRIS PLANTS DATABASE

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 8 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 9: Ch09_WEKA (1)

ท��มูา : Creator R.A. Fisher, The use of multiple measurements in taxonomic problems Annual Eugenics,7,Part II,179-88, 1936, also in Contributions to Mathematical Statistics, John Wiley, NY, 1950.ปร์ะเด(นสั�าคั�ญ : นำ��อ�จจะเปั-นำฐ�นำข้�อมู�ลท��ร� �จ!กก!นำด�ท��สิ�ดท��จะพิบได�จ�กก�รจดจ��ร�ปัแบบบทปัระพิ!นำธ์&ข้อง Fisher’s ซื้)�งเปั-นำบทปัระพิ!นำธ์&ด!*งเด�มู และมู�ก�รอ��งถ)งบ'อยคร!*งในำว!นำนำ�* ชุ�ดข้�อมู�ลนำ�*มู� 3 คล�สิ โดยท��แติ'ละคล�สิจะอ��งถ)งชุนำ�ดพิ!นำธ์�&ข้องดอก Iris

Attribute สั�า ห ร์� บ ท�า น า ย่ (Predicated Attribute): Class of iris plant. จำ�านวนต์�วอย่�าง : 150 (คล�สิละ 50 ติ!วอย'�ง)

จำ�านวนข้อง attribute: 4 จ��นำวนำ มู� attribute ท��ใชุ�พิย�กรณ& และ Class Attribute Information : 1. Sepal length in cm (กล�บเล�*ยง)

2. Sepal width in cm (กล�บเล�*ยง)

3. Petal length in cm (กล�บดอก)

4. Petal width in cm (กล�บดอก)

5. Class(พิ!นำธ์�&ข้องดอก Iris): - Iris setosa - Iris versicolour - Iris virginica จำ�านวนข้�อมู�ลท��ข้าดหาย่ไป (Number of Missing Attribute Values): None Summary Statistics:

Min

Max

Mean SD

Class correla

tionSepal 4.3 7.9 5.8 0.8 0.7826

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 9 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 10: Ch09_WEKA (1)

length 4 3Sepal width

2 4.4 3.05

0.43

-0.4194

Petal length

1 6.9 3.76

1.76

0.949 (hight!)

Petal width

0.1 2.5 1.2 0.76

0.9565 (hight!)

ต์�วข้�อมู�ลน�าเข้�า เพิ��อบอกว'�เปั-นำไฟล&ท��ใชุ�ว�เคร�ะห็&ชุนำ�ดข้องดอก IRIS

เ พิ�� อ บ อ ก ว' �มู� attribute

อะไรบ��ง โดย REAL จะบอกว'� attribute

นำ�* เ ปั- นำ ติ! ว เล ข้ชุ นำ� ดจ��นำวนำจร�ง

@data เพิ��อบอกว'�ติ!*งแติ'นำ�*ไปัเปั-นำชุ�ดข้�อมู�ลท��จะนำ��มู�ว�เคร�ะห็& ซื้)�งในำท��นำ�*เปั-นำเพิ�ยงบ�งสิ'วนำข้องข้�อมู�ลจร�งเท'�นำ!*นำ

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 10 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 11: Ch09_WEKA (1)

4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor 5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor 6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor 5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor 6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor 4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor 6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor 5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor 6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica 5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica 7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica 6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica 6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica 7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica 4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica 7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica 6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica 7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica

เมู��อนำ��ไฟล&นำ�*เข้��ไปัว�เคร�ะห็&ในำ Software Weka แล�ว จะได�ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ด!งนำ�*

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 11 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 12: Ch09_WEKA (1)

ร�ปัท�� 9.2 ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจสิ��ห็ร!บข้�อมู�ลคอนำแทคเลนำสิ&

จ�กติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจนำ�* อธ์�บ�ยได�ว'� - ถ� �คว�มูกว��งข้องกล�บดอก นำ�อยกว'�ห็ร�อ เท' �ก!บ 0.6

เซื้นำติ�เมูติร แล�วจะเปั-นำดอก Iris

พิ!นำธ์�& setosa ถ)ง 50 record

- ถ��คว�มูกว��งข้องกล�บดอกมู�กกว'� 0.6 เซื้นำติ�เมูติร แล�วติ�องด�อ�กว'�คว�มูกว��งข้องกล�บดอกนำ!*นำมู�กกว'� 1.7 เซื้นำติ�เมูติรห็ร�อไมู'ถ��มู�กกว'�แล�วจะเปั-นำดอก Iris พิ!นำธ์�& virginica ถ)ง 46 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำไปัด�วยพิ!นำธ์�&อ��นำ 1 record

- ถ��คว�มูกว��งข้องกล�บดอกมู�กกว'� 0.6 เซื้นำติ�เมูติร แติ'ไมู'เก�นำ 1.7 เซื้นำติ� เมูติรและคว�มูย�วข้องกล�บดอกไมู' เก�นำ 4.9

เซื้นำติ�เมูติรแล�วจะเปั-นำดอก Iris พิ!นำธ์�& versicolor ถ)ง 48

record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำไปัด�วยพิ!นำธ์�&อ��นำ 1 record

- ถ��คว�มูกว��งข้องกล�บดอกมู�กกว'� 0.6 เซื้นำติ�เมูติร แติ'ไมู'เก�นำ 1.7 เซื้นำติ�เมูติร และคว�มูย�วข้องกล�บดอกมู�กกว'� 4.9

เซื้นำติ�เมูติร แล�วติ�องด�อ�กว'�คว�มูกว��งข้องกล�บดอกนำ!*นำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1.5 เซื้นำติ�เมูติรห็ร�อไมู' ถ��นำ�อยกว'� 0.5

เซื้นำติ�เมูติรจร�งแสิดงว'�เปั-นำดอก Iris พิ!นำธ์�& virginica ถ)ง 3 record

- ถ��คว�มูกว��งข้องกล�บดอกมู�กกว'� 0.6 เซื้นำติ�เมูติร แติ'ไมู'เก�นำ 1.7 เซื้นำติ�เมูติร และคว�มูย�วข้องกล�บดอกมู�กกว'� 4.9

เซื้นำติ�เมูติร แล�วติ�องด�อ�กว'�คว�มูกว��งข้องกล�บดอกนำ!*นำมู�กกว'� 1.5 เซื้นำติ�เมูติรห็ร�อไมู' ถ��มู�กกว'� 1.5 เซื้นำติ�เมูติรจร�งแสิดงว'�เปั-นำดอก Iris พิ!นำธ์�& versicolor ถ)ง 3 record

แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำไปัด�วยพิ!นำธ์�&อ��นำ 1 record

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 12 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 13: Ch09_WEKA (1)

ซื้)�งในำก�รว�เคร�ะห็&ออกมู� พิบว'�ในำติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ( dicition tree) นำ�*ไมู'มู�ก�รนำ��สิ'วนำข้องกล�บเล�*ยง (Sepal)

มู�พิ�จ�รณ� นำ!�นำห็มู�ยคว�มูว'� กล�บเล�*ยง (Sepal) ไมู'สิ�มู�รถนำ��มู�จ��แนำกได�ว'�เปั-นำดอก Iris สิ�ยพิ!นำธ์�&ใด

3. BREAST CANCER DATABASEBreast Cancer Database เปั-นำฐ�นำข้�อมู�ลท��ใชุ�ในำ

ก�รว�เคร�ะห็&ถ)งก�รแพิร' กระจ�ยข้องเซื้ลล&มูะเร�งว'� อย�'ในำระยะเร��มูติ�นำค�อย!งไมู'ถ)งข้!*นำเลวร��ย และระยะท��จ!ดว'�ร��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จมู�ก�รแพิร'กระจ�ยไปันำ!�นำเองTitle : Wisconsin Breast Cancer Databaseท��มูา :

- Dr. William H. Wolberg(physician) University of Wisconsin Hospitals Madison, Wisconsin USA- Donor: Olvi

Mangasarian([email protected]) Received by David W. Aha

([email protected])- Date: 15 July 1992

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 13 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 14: Ch09_WEKA (1)

จำ�านวนข้องต์�วอย่�าง : 699 ติ!วอย'�ง (จ�ก 15 กรกฏิ�คมู ค.ศ. 1992)

จำ�านวนข้อง attribute : มู�กกว'� 10 attributeAttribute Information :

S. No

Attribute Domain

1 Sample code number

Id_number

2 Clump thickness 1_103 Uniformity of

cell size 1_10

4 Uniformity of cell shape

1_10

5 Marginal adhesion

1_10

6 Single epithelial cell size

1_10

7 Bare nuclei 1_108 Bland chromatin 1_109 Normal nucleoli 1_1010 Mitoses 1_1011 Class (2 สิ��ห็ร!บข้!*นำท��ไมู'ร�นำแรง (benign),4

สิ��ห็ร!บข้!*นำท��ร�นำแรง (malignant)) จำ�า นวนข้�อมู�ลท�� ข้าดหาย่ไป (Number of Missing Attribute Values) : 16

ในำท��นำ�*มู� 16 กรณ� ท�� 1 ถ)ง 6 กล�'มูนำ�*มู�ค'�ข้อง attribute ห็นำ)�งห็�ยไปั (เชุ'นำ ไมู'สิ�มู�รถใชุ�ง�นำได�) 9 ติอนำนำ�*จะใชุ�เคร��องห็มู�ย “ ?

” แทนำค'�ท��ห็�ยไปันำ!*นำ ก้าร์ก้ร์ะจำาย่ต์�วข้อง Class (Class Distribution):

Benign: 458 ค�ดเปั-นำ 65.5%

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 14 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 15: Ch09_WEKA (1)

Malignant: 241 ค�ดเปั-นำ 34.5%

ข้�อมู�ลน�าเข้�า เพิ��อบอกว'�เปั-นำไฟล&ท��ใชุ�ว�เคร�ะห็&ก�รแพิร'กระจ�ยข้องมูะเร�ง

เพิ�� อบอกว'�มู� attribute

อ ะ ไ ร บ� � ง ท�� จ ะ นำ�� ไ ปั ว� เ ค ร � ะ ห็& ซื้)� ง ค' �ภ�ยในำ {} เปั-นำชุนำ�ด Numeric

@data ติ!วข้�อมู�ลท��จะนำ��มู�ว�เคร�ะห็& ซื้)�งในำท��นำ�*เปั-นำเพิ�ยงบ�งสิ'วนำข้องข้�อมู�ลจร�งเท'�นำ!*นำ

1 0 0 0 0 0 1 0 0 21 2 2 2 2 2 1 1 0 20 0 0 0 0 1 1 0 0 22 2 2 0 1 2 1 2 0 20 0 0 0 0 2 1 0 0 20 0 1 0 0 0 1 0 0 20 0 0 0 0 0 0 0 2 21 1 0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 0 0 1 0 0 22 2 2 1 2 2 1 2 2 42 2 2 0 0 1 0 0 2 41 1 1 2 0 2 1 2 0 42 1 2 1 1 2 2 2 2 41 2 2 2 2 2 2 2 2 42 2 2 2 2 2 2 0 0 4

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 15 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 16: Ch09_WEKA (1)

2 2 2 1 2 2 1 2 0 42 2 2 0 1 2 1 2 0 42 1 2 0 2 0 2 2 2 41 1 1 0 2 2 2 0 0 4

เมู��อนำ��ไฟล&นำ�*เข้��ไปัว�เคร�ะห็&ในำ Software Weka แล�ว จะได�ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ด!งนำ�*

ร�ปัท�� 9.3 ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจข้อง Breast Cancer Dataset

จ�กติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจนำ�* อธ์�บ�ยได�ว'� - ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 0 แสิดงว'�

อ�ก�รย!งไมู'เลวร��ยพิบถ)ง 373 record แติ'ปันำเปั?* อนำไปัด�วยอ�ก�รท��ร ��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัมู� 4 record

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 16 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 17: Ch09_WEKA (1)

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 2 แสิดงว'�ร��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปั พิบ 213 record แติ'ปันำเปั?* อนำไปัด�วยอ�ก�รท��ย!งไมู'เลวร��ยมู� 11 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 0 แสิดงว'�อ�ก�รย!งไมู'เลวร��ยพิบถ)ง 50 record แติ'ปันำเปั?* อนำไปัด�วยอ�ก�รท��ร ��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัมู� 1 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 2 แสิดงว'� ร��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัมู� 29 record แติ'ปันำเปั?* อนำไปัด�วยอ�ก�รท��ย!งไมู'เลวร��ยมู� 3 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'ในำระด!บ 0 แสิดงว'� อ�ก�รย!งไมู'เลวร��ยพิบถ)ง 7 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'ในำระด!บ 1 แล�ว Normal_nucleoli อย�'ในำระด!บ 0 แสิดงว'� อ�ก�รย!งไมู'เลวร��ยพิบถ)ง 2 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'ในำระด!บ 1 แล�ว Normal_nucleoli อย�'ในำระด!บ 1 แสิดงว'� อ�ก�รย!งไมู'เลวร��ยพิบถ)ง 1 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'ในำระด!บ 1 แล�ว Normal_nucleoli อย�'ในำระด!บ 2 แสิดงว'�ร��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัมู� 3 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 17 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 18: Ch09_WEKA (1)

ในำระด!บ 2 แล�ว Uniformity_of_cell_shape อย�'ในำระด!บ 0 แสิดงว'�ร��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัซื้)�งจ�กข้�อมู�ลนำ�*ไมู'พิบ record ใด

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'ในำระด!บ 2 แล�ว Uniformity_of_cell_shape อย�'ในำระด!บ 1 แสิดงว'�อ�ก�รย!งไมู'เลวร��ยพิบถ)ง 3 record แติ'ปันำเปั?* อนำไปัด�วยอ�ก�รท��ร ��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัมู� 1 record

- ถ�� Uniformity_of_cell_size อย�'ในำระด!บ 1 และ Bare_nuclei อย�'ในำระด!บ 1 และ Clump_thickness อย�'ในำระด!บ 2 แล�ว Uniformity_of_cell_shape อย�'ในำระด!บ 2 แสิดงว'�ร��ยแรงก�อนำเนำ�*อร��ยอ�จแพิร'กระจ�ยไปัพิบถ)ง 2 record4.WAKE DATA

ข้�อมู�ลน�าเข้�า@relation wages เพิ��อบอกว'�เปั-นำไฟล&ท��ใชุ�ในำก�รว�เคร�ะห็&เก��ยวก!บเร��องค'�จ��ง

@attribute educ real@attribute south real@attribute nonwh real@attribute hispanic real@attribute gender real@attribute married real@attribute marrfem real @attribute exper real@attribute expersq real@attribute union real@attribute Inwage real @attribute age real@attribute manuf real

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 18 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 19: Ch09_WEKA (1)

@attribute constr real@attribute manag real@attribute sales real@attribute clerical real@attribute service real@attribute prof real@attribute cps85 {Year_1978,Year_1985}

@data

12,0,0,0,0,0,0,8,64,0,1.22,25,0,0,0,0,0,1,0,Year_197812,0,0,0,1,1,1,30,900,1,1.61,47,0,0,0,0,1,0,0,Year_1978 6,0,0,1,0,1,0,38,144,1,2.14,49,0,1,0,0,0,0,0,Year_197812,0,0,0,0,1,0,19,361,1,2.07,36,0,0,0,1,0,0,0,Year_197812,0,0,0,0,1,0,11,121,0,1.65,28,0,0,0,0,0,0,0,Year_19788,0,0,0,0,1,0,43,1849,0,1.71,56,0,0,0,0,0,0,0,Year_197811,0,0,0,0,0,0,2,4,0,1.1,18,1,0,0,0,0,0,0,Year_197815,0,0,0,1,0,0,9,81,0,1.83,29,0,0,1,0,0,0,0,Year_197816,0,0,0,1,0,0,17,289,0.36,38,0,0,0,0,0,0,1,Year_197815,0,0,0,0,1,0,23,529,1,2.15,43,0,0,0,0,1,0,0,Year_197815,0,0,0,0,1,0,39,1521,1,1.99,59,1,0,0,0,0,0,1,Year_197812,0,0,1,1,1,1,5,25,1,1.7,22,0,0,0,0,1,0,0,Year_197811,0,0,1,0,1,0,27,729,1,2.11,43,1,0,0,0,0,0,0,Year_1978 12,0,0,1,0,1,0,29,841,0,1.83,46,1,0,0,0,0,0,0,Year_1978

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 19 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 20: Ch09_WEKA (1)

12,0,0,1,0,0,0,7,49,0,1.31,24,1,0,0,0,0,0,0,Year_197812,0,0,0,1,0,0,42,1764,1,2.23,59,0,0,0,0,0,1,0,Year_197818,0,0,0,0,1,0,35,1225,1,2.53,58,0,0,0,0,0,0,1,Year_197818,0,0,0,1,1,1,31,961,1,2.4,54,0,0,0,0,0,0,1,Year_19786,0,0,1,0,1,0,24,576,0,1.25,35,1,0,0,0,0,0,0,Year_197814,0,1,0,0,1,0,14,196,1,2.08,33,0,0,0,0,0,0,0,Year_197812,0,0,0,1,0,0,40,1600,1,2.01,57,0,0,0,0,0,0,Year_1978

เมู��อนำ��ไฟล&นำ�*เข้��ไปัว�เคร�ะห็&ในำ Software Weka แล�ว จะได�

ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ด!งนำ�*

ร�ปัท�� 9.4 ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจข้องชุ�ดข้�อมู�ล Weka

จ�กติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจนำ�* อธ์�บ�ยได�ว'�

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 20 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 21: Ch09_WEKA (1)

- ถ�� Inwage มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2.15 แล�ว Sales มู�ค'�มู�กกว'� 0 จะสิร�ปัได�ว'�เปั-นำ Year_1985 จ��นำวนำ 6 record

แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย Year_1978 จ��นำวนำ 2 record

- ถ�� Inwage มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2.15 แล�ว Sales มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 0 แล�ว Nonwh นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 0

จะสิร�ปัได�ว'�เปั-นำ Year_1978 จ��นำวนำ 22 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย Year_1985 จ��นำวนำ 3 record

- ถ�� Inwage มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2.15 แล�ว Sales มู�ค'�มู�กกว'� 0 แล�ว Nonwh ก�มู�กกว'� 0 ด�วย จะสิร�ปัได�ว'�เปั-นำ Year_1985 จ��นำวนำ 3 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย Year_1978 จ��นำวนำ 1 record

- ถ�� Inwage มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2.15 แล�ว Educ มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 17 จะสิร�ปัได�ว'�เปั-นำ Year_1985 จ��นำวนำ 17 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย Year_1978 จ��นำวนำ 1 record

- ถ�� Inwage มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2.15 แล�ว Educ มู�ค'�มู�กกว'� 17 จะสิร�ปัได�ว'�เปั-นำ Year_1978 จ��นำวนำ 2 record

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 21 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 22: Ch09_WEKA (1)

5.CREDIT DATABASEข้�อมู�ลน�าเข้�า

@relation credit เพิ��อบอกว'�เปั-นำไฟล&ท��ใชุ�ในำก�รว�เคร�ะห็&เก��ยวก!บเร��องเครด�ติ

@attribute credit_r {yes,no}@attribute class real@attribute pay_week real @attribute age real@attribute amex real

@data

Yes,2,2,2,1No,2,1,2,0No,4,1,1,1Yes,2,2,2,0Yes,3,2,1,0Yes,1,2,1,1Yes,2,2,3,0No,2,2,1,0No,2,1,1,0 No,3,1,1,0No,5,1,1,0No,4,1,1,1No,2,2,1,1No,2,1,1,1No,3,1,1,1No,2,2,2,1No,4,1,1,1No,2,2,1,0No,3,1,1,1

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 22 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 23: Ch09_WEKA (1)

No,5,1,1,0No,4,1,1,1

เมู��อนำ��ไฟล&นำ�*เข้��ไปัว�เคร�ะห็&ในำ Software Weka แล�ว จะได�

ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ด!งนำ�*ร�ปัท�� 9.5 ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจข้องชุ�ดข้�อมู�ล Credit

จ�กติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจนำ�* อธ์�บ�ยได�ว'�- ถ�� Pay_week มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Age มู�ค'�

นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 จะสิร�ปัได�ว'� credit ไมู'ผ'�นำ (No)

จ��นำวนำ 138 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย credit ท��ผ'�นำ (Yes) จ��นำวนำ 11 record

- ถ�� Pay_week มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Age มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Age มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2

จะสิร�ปัได�ว'� credit ไมู'ผ'�นำ (No) จ��นำวนำ 20 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย credit ท��ผ'�นำ (Yes) จ��นำวนำ 4 record

- ถ�� Pay_week มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Age มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Age มู�ค'�มู�กกว'� 2 จะสิร�ปัได�ว'� credit ผ'�นำ (Yes) จ��นำวนำ 70 record

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 23 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 24: Ch09_WEKA (1)

- ถ�� Pay_week มู�ค'�มู�กกว'� 1 แล�ว Age มู�ค'�มู�กกว'� 1 จะสิร�ปัได�ว'� credit ผ'�นำ (Yes) จ��นำวนำ 109 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย credit ท��ไมู'ผ'�นำ (No) จ��นำวนำ 1 record

- ถ�� Pay_week มู�ค'�มู�กกว'� 1 แล�ว Age มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Class มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 2 จะสิร�ปัได�ว'� credit ไมู'ผ'�นำ (No) จ��นำวนำ 43 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วย credit ท��ผ'�นำ (Yes) จ��นำวนำ 19 record

- ถ�� Pay_week มู�ค'�มู�กกว'� 1 แล�ว Age มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 1 แล�ว Class มู�ค'�มู�กกว'� 2 จะสิร�ปัได�ว'� credit

ผ'�นำ (Yes) จ��นำวนำ 6 record6.HOUSING DATABASEท��มูา:

ต์�นก้�าเน+ด : ด�ติ��เซื้ติชุ�ดนำ�*ถ�กนำ��มู�จ�ก StatLib

library ซื้)�งย!งคงถ�กเก�บร!กษ�ไว�ท�� มูห็�ว�ทย�ล!ย Carnegie Mellon

ผู้��สัร์�าง : D. Harrison, and D.L. Rubinfeld, Hedonic prices and the demand for clean air, J. Environ. Economics and Management, vol. 5,81-102, 1978.

ว�นท�� : 7 กรกฎ�คมู ค.ศ. 1993

ปร์ะเด(นสั�าคั�ญ : เก��ยวข้�องก!บก�รจ!ดผ!งเมู�องในำชุ�นำเมู�องข้อง Boston

จำ�านวนข้องต์�วอย่�าง : 200

จำ�านวนข้อง Attribute : มู� 13 attribute เปั-นำข้�อมู�ลแบบติ'อเนำ��อง (รวมูท!*ง “class” และ

attribute “MEDV” ด�วย) มู� 1 attribute เปั-นำข้�อมู�ลชุนำ�ด binary

Attribute Information :1. CRIM อ!ติร�อ�ชุกรรมูติ'อห็!วในำเมู�อง

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 24 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 25: Ch09_WEKA (1)

2. ZN สิ!ดสิ'วนำข้องบร�เวณท��พิ!กอ�ศ!ยท��พิ�*นำท��มู�กกว'� 25,000 ติ�ร�งฟ�ติ

3. INDUS สิ!ดสิ'วนำข้องร��นำข้�ยปัล�กและไมู'ข้�ยสิ'ง ห็นำ'วยเปั-นำ acers ติ'อเมู�อง

4. CHAS Charles River (=1 ถ��เปั-นำข้อบเข้ติข้องแมู'นำ�*� อ��นำๆ =0)

5. NOX คว�มูเข้�มูข้�นำข้องสิ�ร nitric oxides (สิ'วนำติ'อ 10 ล��นำ)

6. RM จ��นำวนำเฉล��ยข้องห็�องติ'อก�รพิ!กอ�ศ!ย7. AGE สิ!ดสิ'วนำข้องบ��นำท��มู�ผ��อ�ศ!ยอย�'ท��สิร��งมู�ก'อนำ

จนำถ)งปั= 1940

8. DIS ระยะท�งไปัถ)ง 5 ศ�นำย&กล�งก�รจ��งง�นำข้อง Boston

9. RAD ด!ชุนำ�ข้องก�รเข้��ถ)งร!ศมู�ท�งห็ลวง10. TAX อ!ติร�ค'�ภ�ษ�ติ'อ $10,000

11. PTRATION อ!ติร�สิ'วนำระห็ว'�งนำ!กเร�ยนำและค�ณคร�ติ'อเมู�อง

12. B

โดยท�� ค�อสิ!ดสิ'วนำข้องคนำผ�วด��ติ'อเมู�อง

13. LSTAT % lower status ข้องปัระชุ�กร14. MEDV ค'�กล�งข้องบ��นำท��มู�ผ��อ�ศ!ยอย�' ในำ

$1000’sจำ�านวนข้�อมู�ลท��ข้าดหาย่ไป : ไมู'มู�

ข้�อมู�ลน�าเข้�า

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 25 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 26: Ch09_WEKA (1)

@relation housing เพิ��อบอกว'�เปั-นำไฟล&ท��ใชุ�ในำก�รว�เคร�ะห็&เก��ยวก!บเร��องก�รจ!ดผ!งเมู�อง

@attribute crim real@attribute zn real@attribute indus real@attribute chas {Category_1, Category_2}

@attribute nox real@attribute rm real@attribute age real@attribute dis real@attribute rad real@attribute tax real@attribute ptration real@attribute b real@attribute lstat real@attribute mdev real

@data

0.01,18,2.31,Category_1,0.54,6.58,65.2,4.09,1,296,15.3,396.9,4.98,240.03,0,7.07,Category_1,0.47,6.42,78.9,4.97,2,242,17.8,396.9,9.14,21.60.03,0,7.07,Category_1,0.47,7.19,61.1,4.97,2,242,17.8,392.83,4.03,34.70.03,0,2.18,Category_1,0.46,7,45.8,6.06,3,222,18.7,394.63,2.94,33.4 0.07,0,2.18,Category_1,0.46,7.15,54.2,6.06,3,222,18.7,396.9,5.33,36.20.03,0,2.18,Category_1,0.46,6.43,58.7,6.06,3,222,18.7,394.12,5.21,28.7 0.09,12.5,7.87,Category_1,0.52,6.01,66.6,5.56,5,311,15.2,395.6,12.43,22.9

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 26 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 27: Ch09_WEKA (1)

0.14,12.5,7.87,Category_1,0.52,6.17,96.1,5.95,5,311,15.2,396.9,19.15,27.10.21,12.5,7.87,Category_1,0.52,5.63,100,6.08,5,311,15.2,386.63,29.93,16.50.17,12.5,7.87,Category_1,0.52,6,85.9,6.59,5,311,15.2,386.71,17.1,18.90.22,12.5,7.87,Category_1,0.52,6.38,94.3,6.35,5,311,15.2,392.52,20.45,150.12,12.5,7.87,Category_1,0.52,6.01,82.9,6.23,5,311,15.2,396.9,13.27,18.90.09,12.5,7.87,Category_1,0.52,5.89,39,5.45,5,311,15.2,390.5,15.71,21.70.63,0,8.14,Category_1,0.54,5.95,61.8,4.71,4,307,21,396.9,8.26,20.40.64,0,8.14,Category_1,0.54,6.1,84.5,4.46,4,307,21,380.02,10.26,18.20.63,0,8.14,Category_1,0.54,5.83,56.5,4.5,4,307,21,395.62,8.47,19.91.05,0,8.14,Category_1,0.54,5.94,29.3,4.5,4,307,21,386.85,6.58,23.1 0.78,0,8.14,Category_1,0.54,5.99,81.7,4.26,4,307,21,386.75,14.67,17.50.8,0,8.14,Category_1,0.54,5.46,36.6,3.8,4,307,21,288.99,11.69,20.2 0.73,0,8.14,Category_1,0.54,5.73,69.5,3.8,4,307,21,390.95,11.28,18.21.25,0,8.14,Category_1,0.54,5.57,98.1,3.8,4,307,21,376.57,21.02,13.60.85,0,8.14,Category_1,0.54,5.97,89.2,4.01,4,307,21,392.53,13.83,19.61.23,0,8.14,Category_1,0.54,6.14,91.7,3.98,4,307,21,396.9,18.72,15.20.99,0,8.14,Category_1,0.54,5.81,100,4.1,4,307,21,394.54,19.88,14.50.75,0,8.14,Category_1,0.54,5.92,94.1,4.4,4,307,21,394.33,16.3,15.6

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 27 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 28: Ch09_WEKA (1)

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 28 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 29: Ch09_WEKA (1)

เมู��อนำ��ไฟล&นำ�*เข้��ไปัว�เคร�ะห็&ในำ Software Weka แล�ว จะได�

ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจ ด!งนำ�*ร�ปัท�� 9.6 ติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจข้องชุ�ดข้�อมู�ล Housing

จ�กติ�นำไมู�ติ!ดสิ�นำใจนำ�* อธ์�บ�ยได�ว'� - ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำท��นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 6.09 แสิดง

ว'�จ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 1 (Category_1) จ��นำวนำ 163

record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วยปัระเภทท�� 2 (Category_2)

จ��นำวนำ 2 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 18.6 แล�ว จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 1

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 29 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 30: Ch09_WEKA (1)

(Category_1) จ��นำวนำ 223 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วยปัระเภทท�� 2 (Category_2) จ��นำวนำ 8 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งมู�กกว'� 4.86 จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 1 (Category_1)

จ��นำวนำ 23 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 4.86 แล�ว tax มู�อ!ติร�มู�กกว'� 289 จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 1 (Category_1) จ��นำวนำ 69 record แติ'ถ�กปันำเปั?* อนำด�วยปัระเภทท�� 2 (Category_2) จ��นำวนำ 12 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 4.86 แล�ว tax มู�อ!ติร�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 289 แล�ว age มู�ค'�สิ!ดสิ'วนำท��มู�กกว'� 86.5 จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 2 (Category_2) จ��นำวนำ 5 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 4.86 แล�ว tax มู�อ!ติร�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 289 แล�ว age มู�ค'�สิ!ดสิ'วนำท��นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 86.5 แล�ว mdev มู�ค'�มู�กกว'� 32.2 จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 2

(Category_2) จ��นำวนำ 4 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 4.86 แล�ว tax มู�อ!ติร�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 289 แล�ว age มู�ค'�สิ!ดสิ'วนำท��นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 86.5 แล�ว mdev มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 32.2 แล�ว lstat มู�ค'�นำ�อย

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 30 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 31: Ch09_WEKA (1)

กว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 13.22 จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 1

(Category_1) จ��นำวนำ 13 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 4.86 แล�ว tax มู�อ!ติร�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 289 แล�ว age มู�ค'�สิ!ดสิ'วนำท��นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 86.5 แล�ว mdev มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 32.2 แล�ว lstat มู�ค'�มู�กกว'� 13.22 แล�ว crim มู�อ!ติร�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 0.32

จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 2 (Category_2) จ��นำวนำ 4 record

- ถ�� Indus มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำมู�กกว'� 6.09 แล�ว ptration มู�ค'�อ!ติร�สิ'วนำนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 18.6 แล�ว dis มู�ระยะห็'�งนำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 4.86 แล�ว tax มู�อ!ติร�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 289 แล�ว age มู�ค'�สิ!ดสิ'วนำท��นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 86.5 แล�ว mdev มู�ค'�นำ�อยกว'�ห็ร�อเท'�ก!บ 32.2 แล�ว lstat มู�ค'�มู�กกว'� 13.22 แล�ว crim มู�อ!ติร�มู�กกว'� 0.32 จะจ!ดอย�'ในำปัระเภทท�� 1 (Category_1) จ��นำวนำ 2 record

7. 1985 AUTO IMPORTS DATABASEข้�าวสัาร์แหล�งข้�อมู�ล :

Creator/Donor: Jeffrey C. Schlimmer (Jeffrey . [email protected]) Date 19 May 1987

แหล�งข้�อมู�ล :1. 1985 Model Import Car and Truck

Specification, 1985 Ward’s Automotive Yearbook.

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 31 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 32: Ch09_WEKA (1)

2. Personal Auto Manuals, Insurance Service Office, 160 Water Street, New York, NY 10038.

3. Insurance Collision Report, Insurance Institute for Highway Safety, Watergate 600, Washington, DC 20037.

สัาร์ะสั�าคั�ญร์าย่ละเอ�ย่ด : dataset นำ�* ปัระกอบไปัด�วย เอกล!กษณ& 3

ชุนำ�ด ค�อ : (a) สิเปัคข้องรถยนำติ&ในำล!กษณะติ'�งๆ (b) ก��ห็นำดระด!บคว�มูเสิ��ยงข้องก�รปัระก!นำ (c) ก�รสิ�ญ่เสิ�ยจ�กก�รใชุ�เมู��อเท�ยบก!บรถยนำติ&อ��นำๆ ปั�จจ!ยท��สิอง ก�รให็�คะแนำนำท��สิอดคล�อง ก!บระด!บข้องรถยนำติ&ท��มู�คว�มูเสิ��ยงมู�กกว'�ร�ค�ท��ระบ� รถยนำติ&นำ!*นำจะถ�กก��ห็นำดร�ค� ซื้)�งจะข้)*นำอย�'ก!บคว�มูเสิ��ยงว'� มู�คว�มูเสิ��ยงมู�ก ห็ร�อ นำ�อย สิ!ญ่ล!กษณ&นำ�*จะมู�ก�รปัร!บ โดยก�รเล��อนำข้)*นำ(ห็ร�อ ลง) ข้องระด!บ Actuarians เร�ยกว'�กระบวนำก�รนำ�*ว'� “symboling” ค'� +3 แสิดงว'�รถยนำติ&เปั-นำคว�มูเสิ��ยง -3 แสิดงว'�มู�คว�มูปัลอดภ!ย

ปั�จจ!ยท��สิ�มู ค�อ ก�รชุ��ระเง�นำค'�เฉล��ยข้องก�รสิ�ญ่เสิ�ย ติ'อปั= เมู��อเท�ยบก!บ ย�นำพิ�ห็นำะข้องผ��ปัระก!นำตินำ ค'�นำ�*จะถ�กจ��แนำกจ�กล!กษณะเฉพิ�ะข้องรถยนำติ& ( 2 ปัระติ� , รถบรรท�ก , อ��นำๆ ) และแสิดงถ)งก�รสิ�ญ่เสิ�ยเฉล��ยติ'อรถ 1 ค!นำ ติ'อปั=

ข้�อสั�งเก้ต์� : ห็ล�ยค�ณล!กษณะในำฐ�นำข้�อมู�ลสิ�มู�รถจะใชุ�ล!กษณะเปั-นำ "คล�สิ"

จำ�านวนต์�วอย่�าง : 205

จำ�านวนข้อง Attributes : 26 total- 15 continuous- 1 integer- 10 nominal

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 32 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 33: Ch09_WEKA (1)

Attribute Information :

Attributes Attributes range1. symboling -3 , -2 , -1, 0 , 1, 2 , 32. normalized – losses Continuous from 65 to

2563. make Alfa-romero, audi , bmw,

Chevrolet , dodge , Honda , isuzu , jaguar , mazda , Mercedes- benz , mercury , mitsutbishi , Nissan , peugot , Plymouth , Porsche, Renault ,saab , Toyota , Volkswagen , volvo

4. fuel – type diesel ,gas5. aspiration std, turbo6. num – of – doors Four , two7. body – style harstop, wagon , sedan,

hatchback , convertible8. drive – wheels 4wd , fwd , rwd9. engine – location front , rear10. wheel – base Continuous from 86.6

to 120.911. length Continuous from 141.1

to 208.112. width Continuous from 60.3

to 72.313. height Continuous from 47.8

to 59.814. curb – weight Continuous from 1488

to 406615. engine – type dohc , dohcv , l , ohc ,

ohcf , ohcv , rotor 16. num – of – cylinders eight , five , four, six ,

three ,twelve , two

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 33 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 34: Ch09_WEKA (1)

17. engine – size Continuous from 61 to 326

18. fuel - system 1bbl , 2bbl , 4bbl , idi , mfi , mpfi , spdi , spfi

Attributes Attributes range19 . bore Continuous from 2.54

to 3.9420. stroke Continuous from 2.07

to 4.1721. compression - ratio Continuous from 7 to

2322. horsepower Continuous from 48 to

28823. peak – rpm Continuous from 4150

to 660024. city – mpg Continuous from 13 to

4925 highway – mpg Continuous from 16 to

5426. price Continuous from 5118

to 45400

Attribute No. Number of instances missing a value

2 41 6 2 19 4 20 4 22 2 23 2 26 4

@relation 'autoPrice.names'@attribute symboling real@attribute normalized-losses real@attribute wheel-base real@attribute length real

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 34 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 35: Ch09_WEKA (1)

@attribute width real@attribute height real@attribute curb-weigth real@attribute engine-size real@attribute bore real@attribute stroke real@attribute compression-ratio real@attribute horsepower real@attribute peak-rpm real@attribute city-mpg real@attribute highway-mpg real@attribute class real

@data2,164,99.8,176.6,66.2,54.3,2337,109,3.19,3.4,

10,102,5500,24,30,139502,164,99.4,176.6,66.4,54.3,2824,136,3.19,3.4,

8,115,5500,18,22,174501,158,105.8,192.7,71.4,55.7,2844,136,3.19,3.

4,8.5,110,5500,19,25,177101,158,105.8,192.7,71.4,55.9,3086,131,3.13,3.

4,8.3,140,5500,17,20,238752,192,101.2,176.8,64.8,54.3,2395,108,3.5,2.8,

8.8,101,5800,23,29,164300,192,101.2,176.8,64.8,54.3,2395,108,3.5,2.8,

8.8,101,5800,23,29,169250,188,101.2,176.8,64.8,54.3,2710,164,3.31,3.

19,9,121,4250,21,28,209700,188,101.2,176.8,64.8,54.3,2765,164,3.31,3.

19,9,121,4250,21,28,211052,121,88.4,141.1,60.3,53.2,1488,61,2.91,3.03,

9.5,48,5100,47,53,51511,98,94.5,155.9,63.6,52,1874,90,3.03,3.11,9.6

,70,5400,38,43,62950,81,94.5,158.8,63.6,52,1909,90,3.03,3.11,9.6

,70,5400,38,43,6575

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 35 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 36: Ch09_WEKA (1)

1,118,93.7,157.3,63.8,50.8,1876,90,2.97,3.23,9.41,68,5500,37,41,5572

1,118,93.7,157.3,63.8,50.8,1876,90,2.97,3.23,9.4,68,5500,31,38,6377

1,118,93.7,157.3,63.8,50.8,2128,98,3.03,3.29,7.6,102,5500,24,30,7957

1,148,93.7,157.3,63.8,50.6,1967,90,2.97,3.23,9.4,68,5500,31,38,6229

1,148,93.7,157.3,63.8,50.6,1989,90,2.97,3.23,9.4,68,5500,31,38,6692

1,148,93.7,157.3,63.8,50.6,1989,90,2.97,3.23,9.4,68,5500,31,38,7609

1,110,103.3,174.6,64.6,59.8,2535,122,3.34,3.46,8.5,88,5000,24,30,8921

3,145,95.9,173.2,66.3,50.2,2811,156,3.6,3.9,7,145,5000,19,24,12964

2,137,86.6,144.6,63.9,50.8,1713,92,2.91,3.41,9.6,58,4800,49,54,6479

2,137,86.6,144.6,63.9,50.8,1819,92,2.91,3.41,9.2,76,6000,31,38,6855

1,101,93.7,150,64,52.6,1837,79,2.91,3.07,10.1,60,5500,38,42,5399

1,101,93.7,150,64,52.6,1940,92,2.91,3.41,9.2,76,6000,30,34,6529

1,101,93.7,150,64,52.6,1956,92,2.91,3.41,9.2,76,6000,30,34,7129

Linear regression model(using Weka tool) : เมู��อ class เปั-นำแบบติ'อเนำ��อง ติ!วอย'�งข้อง Linear regression

สิ�มู�รถใชุ� Linear model i.e ท��ได�ศ)กษ�มู� ค�อ สิมูก�รข้องเสิ�นำติรงท��อย�'ใกล�ท��สิ�ดก!บติ!วอย'�งท!*งห็มูด ยกติ!วอย'�ง จ�ก autoPrice dataset, โดยใชุ�เคร��องมู�อจ�ก Linear regression ท��ได�ศ)กษ�มู�

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 36 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 37: Ch09_WEKA (1)

Price = -59400 + 79.8 symboling + 7.14 normalized-losses + 198 wheel-base

-92.5 length + 767 width + 38.9 height + 5.09 curb-weight + 49.9 engine-size

-1810 bore - 1840 stroke + 104 compression-ratio + 26.1 horsepower

+ 0.753 peak-rpm + 18.9 city-mpg - 13.5 highway-mpg

Regession tree model (using Weka tool) : regession tree เปั-นำติ�นำไมู�ชุ'วยในำก�รติ!ดสิ�นำใจ ซื้)�งจะมู�ใบท��จะบอกค'�เฉล��ยข้องแติ'ละชุ!*นำ ท��เปั-นำติ!วเลข้ลงมู�ในำแติ'ละระด!บ โห็นำดภ�ยในำข้องติ�นำไมู�ด!งกล'�วมู�ล!กษณะท��เปั-นำ non-class สิ��ห็ร!บ autoPrice dataset โดยก�รใชุ�เคร��องมู�อจ�ก ว�ธ์� regession

tree ท��ได�ศ)กษ�

curb-weight <= 2660 :curb-weight <= 2290 :

curb-weight <= 2090 :length <= 161 :

price=6220length > 161 :

price=7150curb-weight > 2090 :

price=8010curb-weight > 2290 :

length <= 176 : price=9680length > 176 :

normalized-losses <= 157 :price=10200

normalized-losses > 157 :price=15800curb-weight > 2660 :

width <= 68.9: price=16100

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 37 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 38: Ch09_WEKA (1)

width > 68.9: price=25500

Model tree : model tree เปั-นำติ�นำไมู�ท��ชุ'วยในำก�รติ!ดสิ�นำใจ ซื้)�ง ภ�ยในำข้องติ�นำไมู�นำ!*นำ จะมู�ค�ณล!กษณะท��เปั-นำ non- class

และ ใบจะเปั-นำ linear models ก��งข้องติ�นำไมู�จะคอยบอกว'�อะไรท�� ใชุ�ในำปัระมูวลผล สิ��ห็ร!บ autoPrice dataset โดยก�รใชุ�เคร��องมู�อจ�ก ว�ธ์� regession tree ท��ได�ศ)กษ�

curb-weight <= 2660 :curb-weight <= 2290 : LM1curb-weight > 2290 :

length <= 176 : LM2length > 176 : LM3

curb-weight > 2660 :width <= 68.9: LM4width > 68.9: LM5

whereLM1: price = -5280 + 6.68normalized-

losses + 4.44curb-weight + 22.1horsepower -85.8city-mpg +

98.6highway –mpgLM2: price = 9680LM3: price = -1100 + 91normalized-

lossesLM4: price = 9940 + 47.5horsepowerLM5: price = -19000 + 13.2curb-weight

Regession tree model for Housing data (using Xlminer)เร�จะสิ�มู�รถศ)กษ�ติ�นำไมู�ด!งติ'อไปันำ�* LSAT( % ข้องปัระชุ�กรท��มู�สิถ�นำะติ���กว'� ) ถ�กเล�อกเปั-นำติ!วแปัรติ!วนำ)ง ถ�� อ!ติร�ร�อยละนำ�* > 9.65% (124 cases) ด!งนำ!*นำ LSTAT จะถ�กเล�อกเปั-นำติ!วแปัรอ�กคร!*ง ถ�� LSTAT

<= 14.805 (48 cases) MEDV สิ�มู�รถค�ดเด�ได�ว'�เปั-นำ

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 38 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 39: Ch09_WEKA (1)

$20.89 ด!งนำ!*นำกฎข้�อแรก ค�อ ถ�� LSTAT <=

9.65 และ LSTAT <= 14805 ด!งนำ!*นำ MEDV = $20.89

ถ�� LSTAT <= 9.65% ด!งนำ!*นำ เร� สิ�มู�รถท��จะ ย��ย RM

(Average no. of rooms per dwelling) เพิ��อไปัห็�รก!บติ!วติ'อไปั ถ�� RM > 7.141 (19 cases) MEDV เปั-นำติ!วท��สิ�มู�รถท��นำ�ยได�ว'�จะเปั-นำ $40.44 ($40.44 จะเปั-นำ terminal

node ติ!วอ��นำ) ด!งนำ!*นำกฎข้�อสิอง ค�อ ถ�� LSTAT <= 9.775 และ

RM > 7.141 ด!งนำ!*นำ MEDV = $40.44

ร�ปัท�� 9.7 Regession tree สิ��ห็ร!บ Housing dataset8. BADGE PROBLEM

เปั-นำอ�กห็นำ)�งว�ธ์�ท��ด�ข้อง machine learning ข้องชุ�ดข้�อมู�ล( ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-

database) สิ'วนำนำ�*จะปัระกอบด�วย เร�ยกว'� Badge Problem

ว�ธ์�ก�รแก�ปั�ญ่ห็�นำ�* โดย Hakan Kjellerstrand8.1 Presentation of the Problem

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 39 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 40: Ch09_WEKA (1)

ข้�อมู�ลสิ'วนำให็ญ่'จะไมู'ค'อยมู�ปั�ญ่ห็� (ซื้)�งมู!นำจะท��ให็�เร�สินำ�ก ) แติ'ละ object จะปัระกอบด�วย ชุ��อข้องสิ��งนำ!*นำ และ เคร��องห็มู�ย +

ห็ร�อ -ห็!วเร��อง : ML94/COLT94 Badge Problem

แห็ล'งข้องข้�อมู�ล :- Creator : Haym Hirsh, after an idea by

Rob Schapire

- Donor : Haym Hirsh ([email protected])

- Date : September , 1994

ข้�อมู�ลท��เก้��ย่วข้�อง : สิ'วนำห็นำ)�งข้องปั�ญ่ห็�ในำก�รใชุ�โปัรแกรมูอ!ติโนำมู!ติ�เพิ��อค�นำพิบฟ�งก&ชุ!�นำเปั<�ห็มู�ยท��ไมู'ร� �จ!กค�อก�รติ!ดสิ�นำใจว'�จะเข้��รห็!สิชุ��อด!งกล'�วว'� โปัรแกรมูจะสิ�มู�รถนำ��มู�ใชุ� ข้�อมู�ลด��นำล'�งจะถ�กนำ��เสินำอในำร�ปัข้อง + / -- ติ�มูด�วยชุ��อข้อง๖บ�คคลนำ!*นำ สิ��งนำ�*จะข้)*นำอย�'ก!บผ��ใชุ�ระบบก�รเร�ยนำร� �ท��จะติ!ดสิ�นำใจว'�จะแปัลงข้�อมู�ลนำ�*เปั-นำสิ��งท��สิ�มู�รถใชุ�ง�นำได� โดยระบบ( สิ��งท��ค�ณล!กษณะท��จะใชุ�ถ��ค�ณชุ��นำชุอบก�รเร�ยนำร� � ค�ณสิ�มู�รถศ)กษ�โดยใชุ�ข้�อมู�ลท�มู�ค�ณล!กษณะเปั-นำเวกเติอร& )

8.2 Partial List of DataSet+Naoki Abe-Myriam Abramson+David W.Aha+Kamal M.Ali-Eric Allender+Dana Angluin-Chidanand Apte+Minoru Asada

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 40 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 41: Ch09_WEKA (1)

+Lars Asker+Javed Aslam+Haralabos Athanassiou+Jose L. Balcazar+Timothy P. Barber+Michael W. Barley-Cristina Baroglio+Peter Bartlett-Eric Baum+Welton Becket-Shai Ben-David+George Berg+Neil Berckman+Malini Bhandaru+Bir Bhanu+Reinhard Blasig-Avrim Blum-Anselm Blumer+Justin Boyan+Carla E. Brodley+Nader Bshouty-Wray Buntine-Andrey Burago+Tom Bylander+Bill Byrne-Claire Cardie+Richard A. Caruana+John Case+Jason Catlett+Nicolo Cesa-Bianchi-Philip Chan+Mark Changizi+Pang-Chieh Chen-Zhixiang Chen+Wan P. Chiang-Steve A. Chien+Jeffery Clouse

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 41 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 42: Ch09_WEKA (1)

+William Cohen

Hakan Kjellstrand’s สิ�มู�รถใชุ�แก�ปั�ญ่ห็�ด!งติ'อไปันำ�*สิ��งแรกท��ติ�องติระห็นำ!ก ค�อ แค'ข้�อมู�ลในำแฟ<มูติ�นำฉบ!บนำ!*นำ

ในำท�งย�วนำ!*นำ อ�จจะใชุ�ไมู'ได�ในำ machine learning จะเสิร�จสิ�*นำก�ติ'อเมู��อมู�ค�ณล!กษณะอ��นำ ๆ เชุ'นำ คว�มูแติกติ'�งข้องคว�มูย�ว , ก�รนำ!บจ��นำวนำ เปั-นำติ�นำ แติ' สิ��งท��มู� คว�มูย�ว ห็ร�อ ก�รนำ!บจ��นำวนำ แนำ'นำอนำ ก�รท��เร�จะได�นำ!�งลงแก�ไข้ (ถ�อว'�เปั-นำสิ��งท��เปั-นำได�ด�) แติ' object นำ!*นำจะใชุ� เคร��องมู�อ machine learning

ห็มู�ยเห็ติ� : เร� จะสิ�มู�รถแก�ปั�ญ่ห็�นำ!*นำได� โดยก�รแก� ชุ��อ นำ!*นำ ให็�อย�'ในำร�ปัแบบข้อง string

Attribute name, and type

Explanation

name {…..}length numericeven_odd { 0,1 }first_char_vowel { 0,1)second_char_vowel { 0,1)vowels numericconsonants numericvowel_consonants_ratio numericspaces numericdots numericwords numericclass { +,- )

ชุ��อท!*งห็มูด (รวมูถ)งชุ��อเด�มู)

คว�มูย�วข้องชุ��อคว�มูย�วข้องชุ��อ เปั-นำ ค�' ห็ร�อ ค��ติ!วอ!กข้ระติ!วแรกเปั-นำสิระใชุ'ห็ร�อไมู'ติ!วอ!กข้ระติ!วท��สิองเปั-นำสิระใชุ'ห็ร�อไมู'จ��นำวนำสิระในำชุ��อ

จ��นำวนำพิย!ญ่ชุนำะอ!ติร�สิ'วนำข้องสิระ / พิย!ญ่ชุนำะ

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 42 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 43: Ch09_WEKA (1)

จ��นำวนำข้องชุ'องว'�งจ��นำวนำ “ .“ ในำชุ��อจ��นำวนำค�� , จ��นำวนำชุ��อ , รวมูท!*งชุ��อเร��มูติ�นำชุ��อปั<�ย

ผลล!พิธ์&ท��ได�จ�กใชุ� Weka: ผลล!พิธ์&ท��ได� :J48 pruned tree

..............................second_char_vowel = 0 : - (84.0)second_char_vowel = 1 : + (210.0)………=== Error on training data ===Correctly Classified Instances 294

100%………….=== Confusion Matrix === a b <- classified as 84 0 | a = -

0 210 | b = +…..ด!งนำ!*นำ จ�งได� กฎ ว'� :

“ถ��อ!กข้ระติ!วท��สิองข้องชุ��อนำ!*นำเปั-นำสิระ จะก��ห็นำดให็�มู�ค'�เปั-นำ + ถ��ไมู'ใชุ' จะเปั-นำ ค'� - “

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 43 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 44: Ch09_WEKA (1)

9.2.2 ก้าร์แสัดงผู้ลข้�อมู�ลในมู�มูมูองหลาย่มู+ต์+(Visualization of Multidimensional Data)

บทน�า ก�รแสิดงผลเปั-นำเทคนำ�คท��สิ��ค!ญ่สิ��ห็ร!บก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ลเพิร�ะคนำเก'งห็ล�ยคนำๆท��ท��ก�รปัระมูวลผลข้�อมู�ล เข้�สิ�มู�รถด)งเอ�ล!กษณะสิ��ค!ญ่ข้องคว�มูซื้!บซื้�อนำเก��ยวก!บก�รมูองเห็�นำแติ'ละฉ�กได�ในำระด!บห็นำ)�งในำพิ!นำข้องว�นำ�ท� (millisecond) เทคนำ�คก�รแสิดงผลท��ด� นำ! *นำอ�จติ�องใชุ�แรงก�ยเข้��มู�ชุ'วยเพิ��อแสิดงให็�เห็�นำถ)งคว�มูซื้!บซื้�อนำข้องข้�อมู�ลในำร�ปัแบบท��สิ�มู�รถปัระมูวลผลได�อย'�งรวดเร�วโดยใชุ�มู!นำสิมูองข้องมูนำ�ษย& ก�รแสิดงผลถ�กใชุ�ก!บจ��นำวนำข้องเห็ติ�ก�รณ&ติ'�งๆในำกระบวนำท��เห็มู�องข้�อมู�ลและถ�กนำ��มู�ใชุ�เปั-นำเคร��องมู�อสิ��ห็ร!บก�รเล�อกและจ!ดเติร�ยมูข้�อมู�ล โดยจ!ดให็�มู�ข้อบเข้ติท��ด�ในำบ�งร'องรอยท��ท��เห็มู�อง

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 44 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 45: Ch09_WEKA (1)

ข้�อมู�ล ท��ๆนำ!*นำจะสิ�มู�รถแสิดงให็�เห็�นำถ)งผลล!พิธ์&ข้องเห็มู�องข้องข้�อมู�ลในำท�งท��เข้��ใจได�มู�กจนำกระท!�งผ��ใชุ�คนำท��ยสิ�ด ยกติ!วอย'�งเชุ'นำ ผ��เชุ��ยวชุ�ญ่ด��นำนำ�* ล'�สิ�ดสิ�มู�รถท��เห็มู�องข้�อมู�ลได�โดยติรงผ'�นำท�งก�รสิ��อสิ�รระห็ว'�งก!นำ ก�รสิ��รวจ และก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ล เทคนำ�คก�รแสิดงผลข้�อมู�ลในำมู�มูมูองห็ล�ยมู�ติ� มู�ปัระโยชุนำ&มู�กก!บก�รใชุ�ง�นำในำเก�อบท�กๆสิ�ข้�ว�ชุ� โดยสิ'วนำให็ญ่'แล�วสิ�ข้�ว�ชุ�เห็ล'�นำ!*นำก�จะใชุ�แบบจ��ลองเพิ��อท��ให็�เข้��ใจได�ง'�ยข้)*นำจ�กระบบท��ซื้!บซื้�อนำ เพิ��อให็�มูองเห็�นำพิฤติ�กรรมูข้องระบบได�ด�ข้)*นำสิ��ห็ร!บเทคโนำโลย�สิมู!ยให็มู' คอมูพิ�วเติอร&ข้ณะนำ�*สิ�มู�รถท��ง�นำเพิ��อให็�เห็�นำภ�พิข้องร�ปัแบบท��ซื้!บซื้�อนำ และเปั-นำก�รแก�ปั�ญ่ห็�ข้องมู�มูมูองห็ล�ยมู�ติ�ท��เข้��ใจได�ง'�ยสิ��ห็ร!บห็ล�ยๆปั�ญ่ห็�ท��ซื้!บซื้�อนำ ก�รแสิดงผลไมู'ใชุ'เทคโนำโลย�ท��เพิ��งจะเก�ดข้)*นำมู�ให็มู' ยกติ!วอย'�งเชุ'นำ ร�ปัว�ดถ�*�ท��ถ�กค�นำพิบในำปัระเทศฝร!�งเศสิ ท��มู�อ�ย�มู�กกว'� 20,000 ปั=มู�แล�ว ชุ�วจ�นำท��ได�สิร��งคว�มูร� �เร��องแผนำท��ข้)*นำเปั-นำคร!*งแรกในำศติวรรษท�� 12 ถ)งอย'�งไรก�ติ�มู ก�รนำ��เสินำอในำเร��องข้องข้�อมู�ลในำห็ล�ยมู�ติ�นำ�*ก�ไมู'ได�เร��มูติ�นำปัร�กฏิให็�เห็�นำอย'�งชุ!ดเจนำ จนำกระท!�งในำปั=ศติวรรษท�� 19 ดร.จอห็&นำ สิโนำว& และ ค�ร&เลสิ โจเซื้ปั ไมูนำ�ร&ด ได�ค�ดค�นำติ!วอย'�งสิองติ!วอย'�งซื้)�งเปั-นำติ!วอย'�งท��ด�เลยท�เด�ยว ในำปั= 1854 ดร.จอห็&นำ สิโนำว& ได�คบค�ดเร��องก�รติ�ยจ�กอห็�ว�ติกโรคในำใจกล�งเมู�องลอนำดอนำ เข้�ได�ท��เคร��องห็มู�ยท��ติ��แห็นำ'งข้องก�รติ�ยโดยแติ�มูจ�ดเล�กๆท��เคร��องสิ�บนำ�*�และท��เปั-นำเคร��องห็มู�ยก�กบ�ท เข้�ได�สิ!งเกติอห็�ว�ติกโรคท��เก�ดข้)*นำเก�อบท!*งห็มูดท'�มูกล�งผ��คนำท��อ�ศ!ยอย�'ใกล�ก!บเคร��องสิ�บนำ�*�ท��ถนำนำบอร&ดและได�ด��มูนำ�*�จ�กเคร��องสิ�บนำ�*�ท��ถนำนำบอร&ด จ�กก�รสิ!งเกติข้!*นำพิ�*นำฐ�นำ เข้�ได�ด�แลเคร��องสิ�บนำ�*�และเคล��อนำย��ยไปัย!งท��ท��ห็'�งไกลจนำในำท��สิ�ดก�รระบ�ดข้องอห็�ว�ติกโรคก�ห็มูดไปั สิ��งห็นำ)�งท��ท��ให็�คนำสิ'วนำมู�กปัระห็ล�ดใจในำก�รนำ��เสินำอง�นำกร�ฟฟEคท��มู�ห็ล�ยมู�ติ�ข้องผ��คนำท��ค�ดไมู'ถ)งได�ถ�กสิร��งมู�ปัระมู�ณ

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 45 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 46: Ch09_WEKA (1)

150 ปั=ก'อนำ โดย ชุ�ร&ลเลสิ โจเซื้ปั ไมูนำ�ร&ด นำ!กว�ศวกรรมูชุ�วฝร!�งเศสิและผ��ติรวจติร�ท!�วไปัเก��ยวก!บสิะพิ�นำและถนำนำ บ�งท�เข้�จะกล'�วว'� ง“

�นำท�งด��นำสิถ�ติ�ท��ด�นำ! *นำจะติ�องมู�ง�นำกร�ฟฟEคปัระกอบข้)*นำด�วย และ”

ง�นำนำ!*นำ จะติ�องไมู'ห็ว!�นำไห็วไปัก!บผลง�นำข้องนำ!กปัระว!ติ�ศ�สิติร&คนำ“

ก'อนำ ไมูนำ�ร&ดได�ท��ก�รว�ด ก�รเด�นำท�งข้องแผนำท�� บรรย�ยเปั-นำ”

ภ�พิโศกนำ�ฏิกรรมูติ�มูโชุคชุะติ�ข้องกองท!พิ นำโปัเล�ยนำท��ให็ญ่'โติในำก�รปัฏิ�บ!ติ�ก�รท�งทห็�รท��ร ��ยแรงข้องชุ�วร!สิเซื้�ย ในำปั= 1812 โดยใชุ�ปั�กก�และนำ�*�ห็มู)ก ไมูนำ�ร&ด ได�ว�ดภ�พิจ�กท��เปั-นำภ�พิสิองมู�ติ�ให็�กล�ยมู�เปั-นำร�ปัภ�พิท��ไมู'ติ���กว'�ร�ปัห็กมู�ติ� สิ��ห็ร!บก�รอธ์�บ�ยข้�อมู�ล เอ�ดเว�ร&ด ท!ฟฟF เปั-นำนำ!กออกแบบข้�อมู�ลกว'� 3 ทศวรรษ เข้�ได�ร!บก�รปัล�กฝ�งท�งด��นำศ�ลปัะและว�ทย�ศ�สิติร&มู�คว�มูร� �คว�มูเข้��ใจเก��ยวก!บข้�อมู�ล และใชุ�ว�ทศ�ลปัFในำก�รอธ์�บ�ยแผนำท��ข้อง ไมูนำ�ร&ด ก�รรวมูกล�'มูอย'�งห็นำ�แนำ'นำใจกล�งในำก�รบรรย�ยมู�ติ�ข้องก�รปัฏิ�บ!ติ�ก�รท�งก�รทห็�รข้องนำโปัเล�ยนำ มู�ผ��คนำกว'� 422,000 คนำ เมู��อเข้�เร��มูท��ก�รบ�กร�ก ปัระเทศร!สิเซื้�ยในำเด�อนำมู�ถ�นำ�ยนำ ปั= 1812

จ�กชุ�วโปัแลนำด&และชุ�วร!สิเซื้�ยโดยมู�ข้อบเข้ติท��ติ�ดก!บแมู'นำ�*�นำ�เมูนำ กองท!พิได�ก��วไปัสิ�'เสิ�นำท�งท��มู�คว�มูห็นำ�แนำ'นำ อ!นำสิะท�อนำให็�เห็�นำถ)งข้นำ�ดข้องปัระชุ�กร คว�มูค!บแคบลงสิะท�อนำให็�เห็�นำถ)งก�รถดถอยจ�กก�รทรมู�นำระห็ว'�งก�รก��วเข้��ไปัสิ�'กร�งมูอสิโคว& ในำเวล�ติ'อมู�กองท!พิก�ได�ผ'�นำมู�ถ)งย!งกร�งมูอสิโคว&(คล��ยก!บด��นำข้��งๆข้องร�ปัว�ด)

จ��นำวนำผ��คนำได�ลดลงไปัเห็ล�ออย�'เพิ�ยง 100,000 คนำ เท�ยบได�ก!บห็นำ)�งในำสิ��ข้องข้นำ�ดปัระชุ�กรเร��มูติ�นำ เข้ติท��ติ���กว'�เสิ�นำสิ�ด��อธ์�บ�ยถ)งภ�พิก�รถดถอยข้องกองท!พิ นำโปัเล�ยนำ และผลกระทบภ!ยว�บ!ติ�จ�กคว�มูห็นำ�วเย�นำข้องชุ�วร!สิเซื้�ยในำฤด�ห็นำ�ว เสิ�นำท�งข้องก�รถดถอยได�ถ�กรวมูไปัก!บว!นำเวล�และอ�ณห็ภ�มู�ท��สิ'วนำล'�งสิ�ดข้องภ�พิกร�ฟฟEค คว�มูห็นำ�วท��ร�นำแรงท��ให็�กองท!พิลดลงเห็ล�อเพิ�ยง 10,000 คนำ ในำเวล�นำ!*นำกองท!พิก�ข้��มูผ'�นำมู�ย!งโปัแลนำด& ย��งไปักว'�นำ!*นำกองท!พิห็ล!กย!งมู� ไมูนำ�ร&ด เข้�มู�บ�คล�กล!กษณะพิ�เศษท��ชุ'วยรวมูกล�'มู เปั-นำคนำท��ชุ'วย

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 46 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 47: Ch09_WEKA (1)

ปั<องก!นำและเคล��อนำปั=กกองท!พิห็ล!กให็�ร�กไปัข้��งห็นำ�� แผนำท��ข้องไมูนำ�ร&ด ค�อ ก�รเด�นำท�งร'วมูไปัก!บกองท!พิข้องติ!วแทนำข้�อมู�ล ห็ล�กเล��ยงพิ�*นำท��ร�บ เข้�ล��เล�ยงกองท!พิไปัติ�มูใจกล�งคว�มูเปั-นำจร�งข้องโลก มู�ห็ล�ยสิ��งท��นำ'�สินำใจก�ค�อคว�มูห็ล�กห็ล�ยมู�ติ� ไมูนำ�ร&ด ย)ดและคบค�ด ถ)ง 6 สิ��งท��แปัรปัรวนำ จ�กข้นำ�ดข้องกองท!พิ (1)จ�กติ��แห็นำ'งข้องกองท!พิผ�วเผ�นำแล�วมูองเปั-นำแบบสิองมู�ติ� (2,3)

ท�ศท�งข้องกองท!พิท��เคล��อนำท��ไปัข้��งห็นำ�� (4)อ�ณห็ภ�มู�ท��แติกติ'�งข้องแติ'ละว!นำระห็ว'�งก�รถอยกองท!นำจ�กกร�งมูอสิโคว& ปั�จจ�บ!นำนำ�*ว�ทย�ก�รคอมูพิ�วเติอร&ได�จ!ดเติร�ยมูเคร��องมู�อท��สิ�มู�รถแสิดงข้�อมู�ลได�อย'�งท��เห็�นำ เปั-นำคว�มูสิ�มู�รถท��จะแสิดงข้�อมู�ลได�อย'�งชุ!ดเจนำโดยมู�แรงด)งด�ดจ�กว�ด�โอเกมูในำท�กว!นำนำ�* ข้ณะท��ก�รอธ์�บ�ยเร��องเล'�ข้อง mayhem และก�รท��ล�ยล��ง สิ��งท��ล'อลวงและท��ให็�ติะล)งถ)งก�รเปัร�ยบเท�ยบให็�เห็�นำถ)งมู�มูมูอง 3 มู�ติ� ก�รว�ดภ�พิในำว�ด�โอเกมูสิ&ติ'�งๆ อย'�งท��เห็�นำในำร�ปัแบบให็มู'ๆ ซื้)�งก�ค�อคว�มูสิ�มู�รถท��จะนำ��ข้�อมู�ลในำว!นำข้��งห็นำ��ท��มู�ร�ปัแบบห็ล�ยมู�ติ�ให็�นำ��เสินำอเปั-นำร�ปัแบบข้องข้�อมู�ล ท��จร�งแล�ว Visualization นำ!*นำมู�คว�มูห็มู�ยว'�อย'�งล'ะ ? ผ��สิร��งพิจนำ�นำ�กรมู Lexicon ร� 'นำให็มู' ฉบ!บภ�ษ�อ!งกฤษ [ปั= 1989,ห็นำ��ท�� 1100] ได�นำ�ย�มู Visualization ค�อ นำ)กภ�พิ “

ห็ร�อ ห็ล!บติ�นำ)กถ)งภ�พิ ;ภ�พิท��มู�จ�กภ�ยใติ�จ�ติใจ แล�วอะไรค�อ”

คว�มูห็มู�ยข้อง “being visualized?” เนำ��องจ�ก พิจนำ�นำ�กรมูข้อง Random House ฉบ!บภ�ษ�อ!งกฤษ [ปั= 1987,ห็นำ��ท�� 2127] กล'�วว'� visualized ค�อ ก�รนำ)กถ)งภ�พิ ห็ร�อ เปั-นำภ�พิ“

ท��มู�จ�กภ�ยใติ�จ�ติใจ เก��ยวก!บก�รเห็�นำ ห็ร�อ สิ��งท��ได�เห็�นำ ร�ปัแบบข้องภ�พิท��มู�จ�กภ�ยใติ�จ�ติใจ ท��ให็�สิ�มู�รถร!บร� �ถ)งจ�ติใจห็ร�อจ�นำตินำ�ก�ร” ค��นำ�ย�มูเห็ล'�นำ�*ได�บอกเปั-นำนำ!ยๆ ว'� Visualization ค�อภ�พิจ�กบ�งเห็ติ�ก�รณ& ค��นำ�ย�มูท��เห็มู�ะสิมูก!บค��นำ�*มู�กได�ถ�กระบ�ในำ พิจนำ�นำ�กรมู Computer Graphic และ Virtual reality ได�นำ�ย�มู

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 47 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 48: Ch09_WEKA (1)

Visualization ค�อ กระบวนำก�รข้องก�รแสิดงผลข้�อมู�ลให็�เห็�นำในำ“

ร�ปัแบบข้องภ�พิ[2]” คว�มูสิ��ค!ญ่ข้องข้�อมู�ลอ�จแสิดงให็�เห็�นำเปั-นำร�ปัธ์รรมู ข้อง ว!ติถ�ติ'�งๆ เชุ'นำ ห็�อง ห็ร�อ รถ ห็ร�อ อ�จเสินำอแบบ นำ�มูธ์รรมู เชุ'นำ ผลก��ไร ก�รลดร�ค�สิ�นำค�� ห็ร�อก�รข้)*นำร�ค� ถ��ห็�กข้�อมู�ลอย�'ในำร�ปัแบบนำ�มูธ์รรมู ก�รเปัร�ยบเท�ยบก!นำข้องข้�อมู�ลก�จะเก�ดข้)*นำ โดยท!�วไปัแล�วก�รเปัร�ยบเท�ยบข้�อมู�ลในำท��นำ�*ก�ค�อก�รใชุ� กร�ฟวงกลมูห็ร�อกร�ฟเสิ�นำ จ�ดปัระสิงค&ข้องก�รแสิดงผลข้�อมู�ลก�ค�อจะไมู'แทนำปัร�มู�ณท��ว�เคร�ะห็&ด�อย�'แล�วแติ'จะแทนำปัร�มู�ณก�รว�เคร�ะห็&ท��ติรงเปั<�ห็มู�ย ข้�อติกลงในำก�รแสิดงผลข้�อมู�ล - ใชุ�ปัระโยชุนำ&จ�กระบบก�รมูองเห็�นำข้องมูนำ�ษย&เพิ��อด)งข้'�วสิ�รจ�กข้�อมู�ล - มูองภ�พิรวมูข้องชุ�ดข้�อมู�ลท��ซื้!บซื้�อนำ - ระบ�โครงสิร��ง ร�ปัแบบ คว�มูท!นำสิมู!ย คว�มูผ�ดปักติ� และ คว�มูสิ!มูพิ!นำธ์&ข้องข้�อมู�ล - ชุ'วยระบ�ถ)งข้อบเข้ติข้องสิ��งท��สินำใจ นำอกจ�กนำ�*แล�วก�รแสิดงผล อนำ�ญ่�ติให็�ผ��ติ!ดสิ�นำใจใชุ�พิ�*นำท��ธ์รรมูชุ�ติ�ข้องก�รมูองเห็�นำในำก�รติ!ดสิ�นำใจสิ��ห็ร!บก�รสิ��รวจท��ไกลออกไปัท��อ�จเก�ดข้)*นำได� บอกเปั-นำนำ!ยว'� ก�รแสิดงผลจะถ�กใชุ�อย'�งเห็มู�ะสิมูและเปั-นำยอมูร!บในำก�รติ!ดสิ�นำใจเพิ��อค�นำห็�ข้'�วสิ�รจ�กข้�อมู�ล เทคโนำโลย�ก�รแสิดงผลข้�อมู�ลถ�กจ!ดไปัอย�'ในำกล�'มูโดยท!�วไปัมู� 3

กล�'มู ค�อ กล�'มูข้องศ�สิติร&ก�รแสิดงผลข้�อมู�ล , กล�'มูข้องก�รแสิดงผลข้�อมู�ลและข้'�วสิ�ร และ กล�'มูคว�มูเสิมู�อนำจร�ง กล�'มูข้องศ�สิติร&ก�รแสิดงผลข้�อมู�ลบอกเปั-นำนำ!ยๆว'�ห็มู�ยถ)งชุ��อ เก��ยวข้�องก!บก�รเปัล��ยนำแปัลงก�รสิร��งข้�อมู�ลติ�มูห็ล!กว�ทย�ศ�สิติร&ห็ร�อว�ศวกรรมูก�รค��นำวณห็ร�อเปัล��ยนำจ�กก�รทดลองมู�เปั-นำร�ปัภ�พิ ติ!วอย'�งเชุ'นำ กระแสิลมูท��เคล��อนำท��อย'�งรวดเร�ว กล�'มูข้องก�รแสิดงผลข้�อมู�ลและข้'�วสิ�ร ค�อก�รเปัล��ยนำแปัลงท��

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 48 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 49: Ch09_WEKA (1)

อย�'อ!นำจะไมู'เก��ยวข้�องก!บพิ�*นำท��ห็ร�อพิฤติ�กรรมูข้องข้�อมู�ลเพิ��อให็�มูองเห็�นำภ�พิ แสิดงให็�เห็�นำถ)งก�รเปัร�ยบเท�ยบ ห็ร�อก�รอ�ปัมู�ข้องปั�ญ่ห็�ลอยๆ เชุ'นำ เง�นำลงท�นำในำก�รว�เคร�ะห็&แฟ<มูปัระว!ติ� ในำบร�บทข้องก�รท��ธ์ร�ก�จก�รแสิดงผลข้�อมู�ลข้'�วสิ�รเสิมู�อนำคว�มูเปั-นำจร�งเปั-นำว�ธ์�ท��ง'�ยสิ��ห็ร!บก�รท��ง�นำด��นำ 3 มู�ติ�ข้องคอมูพิ�วเติอร&ท!�วไปั ก�รกระติ��นำติ'อสิภ�พิแวดล�อมูให็�แสิดงผลในำเวล�จร�งเนำ��องมู�จ�กพิฤติ�กรรมูข้องผ��ใชุ� คว�มูเสิมู�อนำจร�งจะถ�กอ��งอ�งมู�จ�กสิ��งท��สิร��งข้)*นำจ�กคว�มูเปั-นำจร�ง โลกไซื้เบอร&และเห็มู�อนำสิ��งแวดล�อมูท��แท�จร�ง ในำเนำ�*อห็�สิ'วนำนำ�* ได�อธ์�บ�ยถ)งติ!วอย'�งข้องก�รนำ��เสินำอข้�อมู�ลให็�สิ�มู�รถมูองเห็�นำได� ถ�กสิร��งโดยนำ!กออกแบบ ก�รแสิดงผลข้องข้�อมู�ล

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 49 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 50: Ch09_WEKA (1)

แผู้นภาพสั�าหร์�บก้าร์แสัดงภาพหลาย่มู+ต์+ (DIAGRAM FOR MULTIDIMENSIONAL VISUALIZATION)

Kiviat Diagrams Kiviat Diagrams ได�ถ�กใชุ�มู�ห็ล�ยปั=แล�วในำก�รปัระมู�ณ

ร�ค�ด�วยคอมูพิ�วเติอร& แผนำภ�พิ Kivat จะอธ์�บ�ยถ)งก�รเปัล��ยนำแปัลงข้องข้�อมู�ล ค'�ข้องแติ'ละห็นำ'วยก�รว!ดจะแสิดงบนำแกนำนำ!*นำๆ เชุ'นำ ถ��มู� 5 ห็นำ'วยก�รว!ดท��ติ'�งก!นำ แผนำภ�พิ Kivat จะปัระกอบด�วย 5 แกนำ

ร�ปัท�� 9.8

แผนำภ�พิ Kiviat

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 50 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 51: Ch09_WEKA (1)

ร�ปัท�� 9.9

ร�ปัแบบข้องแผนำภ�พิ Kivat ซื้)�งสิ�มู�รถแสิดงได�ห็ล�ยร�ปัแบบค'�ท��นำ'�สินำใจข้องแติ'ละห็นำ'วยก�รว!ดจะถ�กแสิดงบนำแกนำท��เห็มู�ะ

สิมู จ�ดแติ'ละจ�ดจะถ�กเชุ��อมูติ'อก!นำ และเก�ดเปั-นำร�ปัแบบท��ท��ให็�มูองเห็�นำข้�อมู�ลท��ชุ!ดเจนำ เพิ��อเปัร�ยบเท�ยบข้�อมู�ล แผนำภ�พิชุนำ�ดนำ�*ปัระกอบด�วย เรด�ร&(radar) ติ�ร�งข้�อมู�ล(charts) กร�ฟร�ปัด�ว(star

graphs) กร�ฟร�ปัใยแมูงมู�มู(spider graphs) และสิ!ญ่ล!กษณ&ร�ปัด�ร(star glyphs)

ก้าร์ปร์ะสัานก้�นข้องเสั�น (Parallel Coordinates) ก�รปัระสิ�นำก!นำข้องเสิ�นำ (ร�ปัท�� 8.10) เปั-นำเทคนำ�คก�ร

เปัล��ยนำแปัลงห็นำ)�งท��ใชุ�สิ��ห็ร!บเวล�ท��มู�ก เมู��อไมู'นำ�นำมู�นำ�* ว�ธ์�ก�รนำ�*ได�ถ�กใชุ�แสิดงให็�เห็�นำก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล ด!งแสิดงในำภ�พิ Fig. 12.4

คล��ยแผนำภ�พิ Kivat แติ'ละห็นำ'วยก�รว!ดจะแสิดงบนำแกนำข้องตินำเอง ในำกรณ�นำ�* ร�ปัแบบนำ�*จะใชุ'เสิ�นำแทนำท��โพิล�กอนำ ท��ให็�ออกมู�คล��ยก!บเสิ�นำไข้ว�ก!นำไปัมู�

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 51 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 52: Ch09_WEKA (1)

ร�ปัท�� 9.10 ก�รปัระสิ�นำก!นำ

ข้องเสิ�นำ

3D Scattergram 3D scattergram(ร�ปัท�� 9.11) เปั-นำติ!วแทนำข้องก�รข้ย�ยออกข้องจ�ดแบบ 2 มู�ติ� ซื้)�งสิ'วนำให็ญ่'พิบในำก�รรวมูกล�'มูข้องสิถ�ติ� ในำกรณ�นำ�*สิ�มู�รถแสิดงได� 4 ห็นำ'วยก�รว!ดท��แติกติ'�งก!นำ มู�แกนำ x,y และ z และสิ� อย'�งไรก�ติ�มู ว�ธ์�ก�รนำ�*ย!งมู�ปั�ญ่ห็�ค�อ มู�แนำวโนำ�มูว'�จะย�กท��จะได�ติ��แห็นำ'งท��ถ�กติ�องข้องแติ'ละค'� ในำห็ล�ยกรณ�จ��เปั-นำ

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 52 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 53: Ch09_WEKA (1)

ท��จะติ�องเพิ��มูข้�อมู�ลอ��งอ�ง เสิ�นำจ�กแติ'ละค'�จะแสิดงติ�มูแกนำและเพิ��มูสิ�ลงไปัด�วย อย'�งไรก�ติ�มูก�รแสิดงข้อง scattergram ก�อ�จจะเปั-นำปั�ญ่ห็�ก้ร์าฟเสั�น 3 มู+ต์+ (3D Line Graph)

กร�ฟเสิ�นำ 3 มู�ติ� (ร�ปัท�� 9.12) เปั-นำติ!วแทนำข้องก�รข้ย�ยออกข้องกร�ฟเสิ�นำ 2 มู�ติ� กร�ฟชุนำ�ดนำ�*จะแสิดง 4 ห็นำ'วยก�รว!ดข้�อมู�ลท��นำ'�สินำใจท��แติกติ'�งก!นำ ในำกรณ�นำ�* เสิ�นำข้ดเปั-นำวง 3 ท�ศท�ง x,y,z

ในำ 4 ห็นำ'วยก�รว!ด สิ�ข้องเสิ�นำมู�ก�รเปัล��ยนำแปัลง ในำกรณ�นำ�* ห็นำ)�งข้�อมู�ลเท'�นำ!*นำท��จะแสิดงในำห็นำ)�งเวล� ซื้)�งผลล!พิธ์&จะง'�ยกว'�ก�รแสิดง

แบบ 3D scattergram อย'�งไรก�ติ�มู ก�รแสิดงด�วยกร�ฟเสิ�นำ 3

มู�ติ� ติ�องเพิ��มูข้�อมู�ลอ��งอ�งและแผนำท��สิ�เพิ��อคว�มูเห็มู�ะสิมู

ร�ปัท�� 9.11 แผนำภ�พิ 3D scatter

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 53 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 54: Ch09_WEKA (1)

ร�ปัท�� 9.12 กร�ฟเสิ�นำ 3 มู�ติ�

Volume renderingVloume rendering เปั-นำกระบวนำก�รท��เร�ติ�องใชุ�ข้�อมู�ล

สิ�มูมู�ติ� ว�ธ์�ก�รนำ�*มู!กจะถ�กใชุ�เปั-นำเทคนำ�คในำก�รสิร��งภ�พิท�งว�ทย�ศ�สิติร& อย'�งไรก�ติ�มู Becker ผ��ท��ก�รค�นำคว��เก��ยวก!บเร��อง Volume rendering สิ��ห็ร!บ คว�มูคว�มูสิ!มูพิ!นำธ์&ข้องข้�อมู�ล ซื้)�งในำกรณ�นำ�* เข้�ได�ท��ก�ร plot ข้�อมู�ลรวมูรวบมู�ไมู'ว'�จะในำเร��องข้อง ก�รศ)กษ� อ�ชุ�พิ และระยะเวล�ก�รท��ง�นำ ในำร�ปัแบบข้องภ�พิสิ�มูมู�ติ� รวมูถ)ง มู�ก�รก��ห็นำดสิ�ในำติ!วแปัรติ�มู (ผลท��ติ�มูมู� เชุ'นำ เง�นำเด�อนำ)

คว�มูท)บแสิงข้องก�รสิร��งภ�พิจะข้)*นำอย�'ก!บจ��นำวนำข้องค'�สิ!งเกติท��อย�'ในำติ��แห็นำ'งนำ!*นำ นำอกจ�กนำ�* เข้�ย!งได�ก��ห็นำดติ!วแปัรเพิ��มูเติ�มู เชุ'นำ อ�ย� เพิ��อใชุ�เปั-นำพิ�*นำฐ�นำสิ��ห็ร!บก�รค�นำห็�ภ�พิ ซื้)�งในำ Volume

rendering อ�จกล�ยเปั-นำท�งเล�อกท��เห็มู�ะสิมูสิ��ห็ร!บก�รนำ��เสินำอติ!วแปัรท��มู�ห็ล�ยๆติ!ว

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 54 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 55: Ch09_WEKA (1)

ร�ปัท�� 9.13 Vloume renderingFloors and walls

Floors and walls เปั-นำร�ปัแบบก�รนำ��เสินำอท��มู�ล!กษณะคล��ยก!บห็�องเปัร�ยบเท�ยบ ซื้)�งในำก�รนำ��เสินำอนำ!*นำ ข้�อมู�ลจะเปั-นำติ!วก��ห็นำด และจะถ�กนำ��เสินำอออกมู�ในำสิ'วนำข้องผนำ!งห็�อง ห็ร�อในำสิ'วนำข้องพิ�*นำห็�อง ก�รนำ��เสินำอในำร�ปัแบบนำ�*จะชุ'วยให็�ข้�อมู�ลท��เร�มู�อย�'อย'�งมู�กมู�ย ถ�กนำ��เข้��มู�รวมูไว�ในำห็�องเพิ�ยงห็�องเด�ยว นำอกจ�กนำ!*นำแล�ว ในำสิ'วนำข้องร�ปัแบบก�รติ!ดสิ�นำใจท��จะถ�กนำ��เสินำอออกมู�ในำร�ปัแบบกร�ฟฟEกนำ!*นำ เร�สิ�มู�รถเล�อกได�ว'�จะให็�แสิดงออกมู�เปั-นำ pie

charts, bar charts, line graphs และร�ปัแบบอ��นำๆ

ร�ปัท�� 9.14 Floors and wallsChernoff Faces

ในำปั= 1973 Herman Chernoff ได�แนำะนำ��เทคนำ�กก�รสิร��งภ�พิเพิ��อก�รนำ��เสินำอข้�อมู�ลท��มู�ห็ล�ยมู�ติ� ร�ปัแบบก�รนำ��เสินำอข้องเข้�นำ!*นำ มู�ปัระสิ�ทธ์�ภ�พิโดยเฉพิ�ะอย'�งย��ง เพิร�ะว'�เปั-นำก�รนำ��เสินำอให็�ข้�อมู�ลมู�คว�มูสิ!มูพิ!นำธ์&ก�รก!นำ ผ'�นำก�รแสิดงออกท�งสิ�ห็นำ�� โดยในำแติ'บ'ะสิ'วนำเชุ'นำ ติ� ห็� ปั�ก จมู�ก จะห็มู�ยถ)งค'�ข้องติ!วแปัรติ'�งๆ โดยก�รก�รสิ!งเกติร�ปัร'�ง ข้นำ�ติ ติ��แห็นำ'ง รวมูถ)งร�ปัแบบก�รว�งติ��แห็นำ'ง ร�ปัแบบนำ�*จะเปั-นำท��จ��ได�ง'�ยเพิร�ะใชุ�ใบห็นำ��ข้องมูนำ�ษย&ในำก��นำ��เสินำอ อ�กท!*งเมู��อมู�ก�รเปัล��ยนำแปัลงถ)งแมู�เพิ�ยงเล�กนำ�อยเร�ย!งสิ�มู�รถสิ!งเกติโดยง'�ย ร�ปัแติ'ร�ปัข้อง Chernoff Faces จะไมู'เห็มู�อนำก!นำเพิร�ะค�ณสิมูบ!ติ�ข้องใบห็นำ��จะมู�คว�มูแติกติ'�งก!นำ

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 55 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 56: Ch09_WEKA (1)

ร�ปัท�� 9.15 Chernoff Faces

Virsual data mining ห็ล�กห็ล�ยเคร��องมู�อท��ท!นำสิมู!ยได�รวบรวมูก�รแสิดงข้�อมู�ลท��จะ

แสิดงภ�พิท��ทรงพิล!งพิร�อมูใชุ�ก�รใชุ�ง�นำท��ง'�ยและก�รควบค�มูก�รแสิดงผลข้�อมู�ล โดยฟ�งก&ชุ!นำเห็ล'�นำ�*ชุ'วยให็�ผ��เชุ��ยวชุ�ญ่สิ��รวจข้�อมู�ลได�อย'�งมู�ปัระสิ�ทธ์�ภ�พิเพิ��อท��พิวกเข้�จะสิ�มู�รถห็�ข้�อมู�ลท��นำ'�สินำใจร�ปัแบบอ!ติโนำมู!ติ�โดยไมู'ติ�องใชุ�ข้! *นำติอนำว�ธ์�ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล ซื้)�งปัระเภทข้องก�รท��เห็มู�อข้�อมู�ลในำล!กษณะนำ�* บ�งคร!*งเร�เร�ยกว'� Virsual

data mining และเคร��องมู�อเก��ยวก!บก�ร Virsual data

mining ท��ด�นำ! *นำ จะติ�องมู�ฟ�งก&ชุ!�นำ ด!งติ'อไปันำ�*- คว�มูสิ�มู�รถในำก�รติอบสินำองข้องภ�พิก�รแสิดงผล ไมู'ว'�

จะเปั-นำซื้�มูร�ปัภ�พิ ก�รห็มู�นำร�ปัภ�พิ และมู�ก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ลได�มู�กกว'�ท��แสิดงออกไปั

- คว�มูสิ�มู�รถในำก�รติอบสินำองในำเร��องข้องก�รควบค�มูก�รแสิดงผล รวมูถ)งค�ณล!กษณะข้องภ�พิท��เร� แสิดงออกมู�

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 56 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 57: Ch09_WEKA (1)

- คว�มูสิ�มู�รถในำก�รติอบสินำอง ในำเร��องข้องก�รควบค�มูค'�อ!ติร�ซื้)�งได�ก�รค��นำวณระห็ว'�งข้�อมู�ล นำอกจ�กนำ!*นำย!งชุ'วยให็�ผ��เชุ��ยวชุ�ญ่ท��จะมูองจ�กมู�มูมูองในำระด!บสิ�งห็ร�อเจ�ะลงไปัย!งชุ�ดข้�อมู�ลเฉพิ�ะ สิ�มู�รถท��ว�เคร�ะห็&ร�ปัภ�พิท��ให็ญ่'ๆห็ร�อก��ห็นำดเปั<�ห็มู�ยข้องร�ยละเอ�ยด และล!กษณะพิ�เศษข้องข้อ�มู�ลท��จะแสิดงออกมู�

Animationเคร��องมู�อสิ��ห็ร!บก�รแสิดงข้�อมู�ลในำปั�จจจ�บ!นำนำ�* ได�มู�ค�ณสิมูบ!ติ�

ข้องก�รแสิดงข้�อมู�ลในำล!กษณะข้องภ�พิเคล��อนำไห็ว เทคนำ�คก�รสิร��งภ�พิแบบนำ�* จะใชุ�คว�มูสิ�มู�รถข้องมูนำ�ษย&สิ��ห็ร!บก�รปัระมูวลผลท��ซื้!บซื้�อนำ โดยติรวจจ!บก�รเคล��อนำไห็วข้องข้�อมู�ลภ�พิ ด�วยเห็ติ�นำ�* animation จ)งมู�ปัระสิ�ทธ์�ภ�พิในำก�รว�เคร�ะห็&ข้�อมู�ล

ข้�อมู�ลแบบ Animation มู!กจะท��ง�นำโดยก�รเล�อกติ!วแปัรมู�เปั-นำเกณฑ์& รวมูไปัถ)งแสิดงพิฤติ�กรรมูข้�อมู�ลท��มู�ค'�แติกติ'�งก!นำในำแติ'ล'ะติ!วแปัร

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 57 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��

Page 58: Ch09_WEKA (1)

เอก้สัาร์อ�างอ+ง1. M. Kantardzic. Data Mining Concepts, Models,

Methods, and Algorithms. Wiley-InterScience, ISBN: 0-471-22852-4, 2001.

2. E.R. Tufte,The Visual Display Of Quantitative Information, Graphic,Press,Chesire,Conn.,1983.

3. R. Latham, The Dictionary of Computer Graphic and Virtual Reality, 2nd ed.,Springer-Verlag,New York, 1995.

4. C.E.Loeffler and T.Anderson(Eds.),The Virtual Reality Casebook,Van Nostrand Reinhold,New York,1994.

5. B.Becker,Research Report: Volume rendering for relational data, in Proceedings information Visualization, John Dill and Nahum Gershonn(Eds.), IEEE-CS Press, Los Alimitos, CA, 124, pp.87-90,1997.

6. H.Chernoof,The use of faces to represent points in k-dimensional space graphically, Journal of the American Statistical Association,68, pp. 361-368, 1973

ก�รท��เห็มู�องข้�อมู�ล - 58 - ซื้อฟติ&แวร&ว�ก��