Đang tải... (xem toàn văn)
1. Mô tả Dataset Someion Handwritten Digit Data set là cơ sở dữ liệu về chữ số viết tay gồm 1593 bản ghi (1593 mẫu) được thu thập từ 80 người. Dữ liệu sau khi quét được đưa về định dạng ảnh xám 256 mức và kéo về kích thước 16*16. Ảnh này được chuyển đổi thành ảnh nhị phân với ngưỡng 127. Các pixel có giá trị mức xám nhỏ hơn và bằng 127 được đưa về 0, các pixel trên 127 được đưa về 1. Như vậy mỗi bức ảnh nhị phân được biểu diễn là 1 bản ghi trong dataset với 256 thuộc tính (256 cột) tương ứng với 256 (=16*16) pixel. Dataset này được sử dụng cho bài toán phân lớp (classification), dữ liệu sẽ được phân thành 10 lớp tương ứng với 10 chữ số. 2. Tiền xử lý dữ liệu Để Weka đọc được thì dữ liệu phải được đưa về dạng csv hoặc arff. Trước hết, ta sử dụng MS Excel để đưa dữ liệu này về địng dạng csv và loại bỏ những thuộc tính thừa. Trong cửa sổ Open File của Excel ta nhập *.* vào ô File name để hiển thị tất cả các file trong thư mục: Chọn file semeion.data. Ở hộp thoại Text Import Wizard hiện ra, chọn Delimited Bước 2, chọn Tab và Space Kết thúc, ta thu được kết quả như sau: Dữ liệu lưu trữ trong file này chưa được đặt tên các thuộc tính. Trong đó 256 cột đầu tiên là dữ liệu ảnh, 10 cột sau cùng để xác định bản ghi là dữ liệu của chữ số nào, thứ tự của bit 1 trong 10 cột này chính là chữ số tương ứng. Ta thêm 1 dòng lên trên cùng và tiến hành đặt tên các thuộc tính như sau: - 256 cột đầu tiên gọi là Pixel 0 đến Pixel 255 (từ cột A đến cột IV)
Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 Học viện kỹ thuật quân sự Khoa công nghệ thông tin ~ * ~ TIỂU LUẬN KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU Dataset: Semeion Handwritten Digit Data Set Giáo viên hướng dẫn: Hồ Nhật Quang Sinh viên thực hiện : Hoàng Văn Tiến Lớp : Công nghệ phần mềm 6 Hà Nội – 2011 Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 1 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 1. Mô tả Dataset Someion Handwritten Digit Data set là cơ sở dữ liệu về chữ số viết tay gồm 1593 bản ghi (1593 mẫu) được thu thập từ 80 người. Dữ liệu sau khi quét được đưa về định dạng ảnh xám 256 mức và kéo về kích thước 16*16. Ảnh này được chuyển đổi thành ảnh nhị phân với ngưỡng 127. Các pixel có giá trị mức xám nhỏ hơn và bằng 127 được đưa về 0, các pixel trên 127 được đưa về 1. Như vậy mỗi bức ảnh nhị phân được biểu diễn là 1 bản ghi trong dataset với 256 thuộc tính (256 cột) tương ứng với 256 (=16*16) pixel. Dataset này được sử dụng cho bài toán phân lớp (classification), dữ liệu sẽ được phân thành 10 lớp tương ứng với 10 chữ số. 2. Tiền xử lý dữ liệu Để Weka đọc được thì dữ liệu phải được đưa về dạng csv hoặc arff. Trước hết, ta sử dụng MS Excel để đưa dữ liệu này về địng dạng csv và loại bỏ những thuộc tính thừa. Trong cửa sổ Open File của Excel ta nhập *.* vào ô File name để hiển thị tất cả các file trong thư mục: Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 2 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 Chọn file semeion.data. Ở hộp thoại Text Import Wizard hiện ra, chọn Delimited Bước 2, chọn Tab và Space Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 3 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 Kết thúc, ta thu được kết quả như sau: Dữ liệu lưu trữ trong file này chưa được đặt tên các thuộc tính. Trong đó 256 cột đầu tiên là dữ liệu ảnh, 10 cột sau cùng để xác định bản ghi là dữ liệu của chữ số nào, thứ tự của bit 1 trong 10 cột này chính là chữ số tương ứng. Ta thêm 1 dòng lên trên cùng và tiến hành đặt tên các thuộc tính như sau: - 256 cột đầu tiên gọi là Pixel 0 đến Pixel 255 (từ cột A đến cột IV) Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 4 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 - Thêm cột Digit và viết hàm cho các ô thuộc cột này như sau: =MATCH(1,IX2:JG2,0)-1. Hàm này dò tìm index của giá trị 1 trong các ô thuộc cột từ IX đến JG, index này chính là chữ số tương ứng do 256 thuộc tính trước mô tả. Ta có dữ liệu như trên hình - Bây giờ có thể bỏ 10 cột phía sau đi, nó không còn cần thiết nữa (trước khi bỏ, phải sao chép lại cột Digit để không bị mất những tính toán ở trên) - Lưu lại file dưới định dạng CSV Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 5 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 - Khởi động Weka, mở Weka Explorer và mở file csv vừa lưu - Chọn Save để lưu dưới dạng arff là định dạng chuẩn của weka - Mở file arff vừa lưu bằng Notepad và chỉnh sửa như sau: • Các Attribute từ Pixel 0 đến Pixel 255, thay đổi kiểu dữ liệu numeric bằng {0,1} do đây là dữ liệu ảnh nhị phân • Ở thuộc tính Digit ta thay bằng {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} để đại diện cho 10 chữ số • Lưu lại Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 6 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 - Mở lại file arrf vừa chỉnh sửa bằng Weka Explorer Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 7 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 3. Phân lớp dữ liệu Dữ liệu được phân thành 10 lớp ứng với 10 chữ số. - Chọn tab Classify, nhấn Choose để chọn 1 thuật toán (ở đây chọn J48) Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 8 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 - Ở Test Option, chọn Use Training test, comboBox bên dưới chọn (Nom) Digit Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 9 Tiểu luận Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu 2011 - Start, ta thu được kết quả như sau • Số lượng thể hiện dữ liệu được phân nhóm đúng: 1502/1593 • Số lượng thể hiện được phân nhóm không đúng: 91/1593 Hoàng Văn Tiến – CNPM 6 10