Weka之数据可视化

1、打开Explorer界面。

选择数据集（这里以iris.arff为例），点击Visualize可视化面板。
如上图，这是一个5x5的二维矩阵，点击打开（petallength,sepallength）。

2、观察界面。

上方下拉框和右侧白色横条都标明了当前的x轴、y轴。
可选择下拉框选择当前的x轴、y轴，也可单击右侧白色横条改变。
注意：左键单击白色横条改变x轴，右键单击白色横条改变y轴。

底部说明了不同数据点颜色代表的鸢尾花的种类，依次为：山鸢尾，杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。且可左键单击改变对应数据点颜色。

3、单击数据点，查看数据点详细信息。

翻译如下：
实例：第51个实例
花萼长：7.0
花萼宽：3.2
花瓣长：4.7
花瓣宽：1.4
类：杂色鸢尾

仔细观察，会发现此数据点里有两个实例。这是因为这两个实例的花萼长均为5.7，花瓣长均为4.2。

4、调整抖动（Jitter）。

通过调整抖动可以增加x轴、y轴上点的随机性，这样重叠的点随着抖动的增加，将不再重叠。因此，抖动越大，数据点越多。

5、清理异常数据。

选择Select Instance->Rectangle
用矩形框框取异常数据，点击“clear”，即可清理。

同理，点击Save可保存框选的数据。

6、将分类结果误差可视化。

退出可视化面板，进入分类面板，选择J48分类器。
右键分类结果列表，选择**“Visualize classifier errors”。
（上方下拉框及右侧白色横条仍可改变当前x轴、y轴）
点击红色方形数据点。出现三个误差数据，本应该为异色鸢尾，但错误分类为维吉尼亚鸢尾。