HD cài đặt weka .Bước đầu sử dụng weka

Cài đặt weka thư mục SOFT  B2.. Tạo file huấn luyện mô hình arff để sử dụng trong weka có thể sử dụng file mô hình đã được xây dựng sẵn : TraingModel/train.arff và TestModel/test.arff

 B1 Cài đặt weka (thư mục SOFT)

 B2 Tạo file huấn luyện mô hình arff để sử dụng trong weka (có thể sử dụng file

mô hình đã được xây dựng sẵn : TraingModel/train.arff và TestModel/test.arff)

Dùng hàm Neural_TestDacTrung để tạo ra file train.arff (chưa có header) Hàm sẽ đọc vào 4500 mẫu số mỗi loại để xuất ra 7 đặc trưng cách nhau bởi dấu ‘,’ Thuộc tính cuối cùng là tên của phân loại (0-9)

Tương tự , ta cũng tạo ra file test.arff bằng hàm Neural_Test với cấu trúc hàm

tương tự

Tiếp theo là thêm header vào file test và train để có thể sử dụng, cấu trúc header như sau :

@relation digitRecognition

@attribute dactrung01 real

@attribute dactrung02 real

@attribute dactrung03 real

@attribute dactrung04 real

@attribute dactrung05 real

@attribute dactrung06 real

@attribute dactrung07 real

@attribute phanloai{1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}

@data

Trong đó các đặc trưng kiểu dữ liệu là real, phân lớp kiểu là nomial

 B3 : Huấn luyện và thử nghiệm bằng Weka

o B3.1 : Dùng weka để mở file train.arff :

o B3.2 : Chọn thuật toán sử dụng là Multi-Layer Perceptron

Ta có thể chọn chế độ test trên chính file mô hình huấn luyện hoặc chỉ định test những

mẫu mới (TestModel/test.arff)

o B3.3 : Chạy chương trình, chờ kết quả (sẽ mất trung bình 15 phút đối với

máy cấu hình Core 2 Duo 1.75GHz)