20
WEKA CP463 B01 ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Project Weka 54102010358

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Project Weka 54102010358

WEKACP463 B01 ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Page 2: Project Weka 54102010358

Clustering

Page 3: Project Weka 54102010358

Data Instance = 68 Attributes = 60 Use SimpleKMeans Algorithm

Page 4: Project Weka 54102010358

Knee Curve

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

20

40

60

80

100

120

140

160

180 Chart Title

Knee Curve : numCluster = 14

Page 5: Project Weka 54102010358

ResultClustered Instances

6 1 ( 1%) 7 3 ( 4%) 8 1 ( 1%) 9 3 ( 4%)10 18 ( 26%)11 1 ( 1%)12 1 ( 1%)13 3 ( 4%)

0 3 ( 4%) 1 14 ( 21%) 2 7 ( 10%) 3 10 ( 15%) 4 1 ( 1%) 5 2 ( 3%) 6 1 ( 1%)

Page 6: Project Weka 54102010358

Classification

Page 7: Project Weka 54102010358

Classificationจำ��แนกที่�อยู่� อ�ศั�ยู่ของน�กศั�กษ�จำ�ก

ร�ยู่ก�รก�รซื้��อสิ�นค้��ในร��นสิะดวกซื้��อ 7-11 โดยู่ที่��ก�รแยู่กเป็#นน�กศั�ก�ที่�มี�ที่�อยู่� อ�ศั�ยู่ใน

กที่มี และน�กศั�กษ�ที่�อ�ศั�ยู่อยู่� ในกร&งเที่พมีห�นค้ร

Page 8: Project Weka 54102010358

Data Train Instances = 59 Attributes = 60 Class = Habitat Use MultilayerPerceptron Test Option Cross Validation Folds =

10

Page 9: Project Weka 54102010358

Train Result Correctly Classified Instances 48

70.5882% Incorrectly Classified Instances 20

29.4118%

Detailed Accuracy By ClassTP

RateFP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class

1.000 1.000 0.706 1.000 0.828 0.602 provincial

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.602 bangkok

Weighted Avg.

0.706 0.706 0.498 0.706 0.584 0.602

Page 10: Project Weka 54102010358

Confusion Matrix

Classification

provincial bangkok

Truth

provincial 48% 0%

bangkok 20% 0%

Page 11: Project Weka 54102010358

Data TestInstances = 9

Page 12: Project Weka 54102010358

Result

ผลล�พธ์+ก�รที่��น�ยู่ ค้��ตอบที่�ถู�กต�อง

Page 13: Project Weka 54102010358

สิร&ป็ผลก�รที่�� Classify

ค้ว�มีถู�กต�องมี�เพ�ยู่ง 70.5882 %

ผลล�พธ์+ที่�ที่��น�ยู่ Habitat ผ�ด เน�องจำ�ก ข�อมี�ลที่�น��มี� train น�อยู่เก�นไป็ เร�ค้วร

เพ�มีข�อมี�ลที่�น��มี� train ให�มี�กกว �น��

Page 14: Project Weka 54102010358

Association

Page 15: Project Weka 54102010358

Association Use Apriori Algorithm Upper Bound Min Support = 1.0

Page 16: Project Weka 54102010358

Result1. Wallovantine=F 67 ==> ChocoLavaCake =F 67 conf:(1)

2. ChocoLavaCake=F 67 ==> Wallovantine =F 67 conf:(1)

3. FishJor=F 67 ==> PorkanDressingSladCroussantSandwich =F 67 conf:(1)

4. PorkanDressingSladCroussantSandwich=F 67 ==> FishJor =F 67 conf:(1)

5. Butter=F 67 ==> PorkanDressingSladCroussantSandwich=F 67 conf:(1)

Page 17: Project Weka 54102010358

Result6. PorkanDressingSladCroussantSandwich=F 67 ==> Butter =F 67 conf:(1)

7. FreshEgg4x=F 67 ==> PorkanDressingSladCroussantSandwich=F 67 conf:(1)

8. PorkanDressingSladCroussantSandwich=F 67 ==> FreshEgg4x=F 67 conf:(1)

9. OvaltinePass=F 67 ==> DuoChickenPizzaSandwich=F 67 conf:(1)

10. DuoChickenPizzaSandwich=F 67 ==> OvaltinePass =F 67 conf:(1)

Page 18: Project Weka 54102010358

สิร&ป็ก�รที่�� Association

Associate น��กฎที่�ด�ที่�สิ&ดออกมี�แสิดงให�ด�

Page 19: Project Weka 54102010358

Supplementary

Page 20: Project Weka 54102010358

Download File Data, Result and Model

Link download : https://www.dropbox.com/sh/jopgzmcf9vkp8rz/AABtkNJl_rSjGDvox6VVx5uUa?dl=0