Rapidminerは文字列内の数字を抽出します

Question

下記の名目 'nameClust'属性内から数値を抽出する正しい方法は何ですか？

Answer 1

最も簡単な方法は、最初の属性からクラスタプレフィックスを削除することです。これを行うには、「置換」演算子と正規表現を使用します。次に、 "Parse Numbers"演算子を使用して値の型をNominalからNumericalに変更する必要があります。

また、「属性の生成」演算子内で式ビルダーを使用すると、同じ効果を得ることができます。

単一のクラスタ番号のみを抽出する場合は、「マクロの抽出」を使用し、次に「マクロの生成」を使用して2番目の例と同じ式ビルダーを使用して番号を取得します。

3つのバージョンすべての例については、添付のプロセスxmlを参照してください。 また、RapidMiner community forumに質問をしたり、質問を投稿したりすることもできます。

<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><processversion="7.6.001"> 
<context> 
<input/> 
<output/> 
<macros/> 
</context> 
<operatoractivated="true"class="process"compatibility="6.0.002"expanded="true"name="Process"> 
<processexpanded="true"> 
<operatoractivated="true"class="retrieve"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="68"name="RetrieveIris"width="90"x="45"y="136"> 
<parameterkey="repository_entry"value="//Samples/data/Iris"/> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="split_data"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="103"name="SplitData"width="90"x="179"y="136"> 
<enumerationkey="partitions"> 
<parameterkey="ratio"value="0.5"/> 
<parameterkey="ratio"value="0.5"/> 
</enumeration> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="k_means"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="82"name="Clustering"width="90"x="313"y="85"/> 
<operatoractivated="true"class="apply_model"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="82"name="ApplyModel"width="90"x="447"y="136"> 
<listkey="application_parameters"/> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="multiply"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="124"name="Multiply"width="90"x="648"y="136"/> 
<operatoractivated="true"class="extract_macro"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="68"name="ExtractMacro"width="90"x="849"y="697"> 
<parameterkey="macro"value="extracted_cluster"/> 
<parameterkey="macro_type"value="data_value"/> 
<parameterkey="attribute_name"value="cluster"/> 
<parameterkey="example_index"value="1"/> 
<listkey="additional_macros"/> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="generate_macro"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="82"name="GenerateMacro"width="90"x="1050"y="697"> 
<listkey="function_descriptions"> 
<parameterkey="cluster_number"value="replace(%{extracted_cluster},&quot;cluster_&quot;,&quot;&quot;)"/> 
</list> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="generate_attributes"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="82"name="GenerateAttributes"width="90"x="849"y="442"> 
<listkey="function_descriptions"> 
<parameterkey="parsed_cluster"value="parse(replace([cluster],&quot;cluster_&quot;,&quot;&quot;))"/> 
</list> 
<descriptionalign="center"color="purple"colored="true"width="126">Alternativapproachbyusingasingleexpression.</description> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="replace"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="82"name="Replace"width="90"x="849"y="136"> 
<parameterkey="attribute_filter_type"value="single"/> 
<parameterkey="attribute"value="cluster"/> 
<parameterkey="include_special_attributes"value="true"/> 
<parameterkey="replace_what"value="cluster\_"/> 
<descriptionalign="center"color="purple"colored="true"width="126">Firstremovethe&amp;quot;cluster_&amp;quot;SubstringfromtheclusterAttribute.It'simportanttocheckthe&amp;quot;includespecialattributes&amp;quot;parameter</description> 
</operator> 
<operatoractivated="true"class="parse_numbers"compatibility="7.6.001"expanded="true"height="82"name="ParseNumbers"width="90"x="1050"y="136"> 
<parameterkey="attribute_filter_type"value="single"/> 
<parameterkey="attribute"value="cluster"/> 
<parameterkey="include_special_attributes"value="true"/> 
<descriptionalign="center"color="purple"colored="true"width="126">Parsethevaluesofthe&amp;quot;clusterAttribute,tochangethevaluetypefromnominaltonumerical.</description> 
</operator> 
<connectfrom_op="RetrieveIris"from_port="output"to_op="SplitData"to_port="exampleset"/> 
<connectfrom_op="SplitData"from_port="partition1"to_op="Clustering"to_port="exampleset"/> 
<connectfrom_op="SplitData"from_port="partition2"to_op="ApplyModel"to_port="unlabelleddata"/> 
<connectfrom_op="Clustering"from_port="clustermodel"to_op="ApplyModel"to_port="model"/> 
<connectfrom_op="ApplyModel"from_port="labelleddata"to_op="Multiply"to_port="input"/> 
<connectfrom_op="Multiply"from_port="output1"to_op="Replace"to_port="examplesetinput"/> 
<connectfrom_op="Multiply"from_port="output2"to_op="GenerateAttributes"to_port="examplesetinput"/> 
<connectfrom_op="Multiply"from_port="output3"to_op="ExtractMacro"to_port="exampleset"/> 
<connectfrom_op="ExtractMacro"from_port="exampleset"to_op="GenerateMacro"to_port="through1"/> 
<connectfrom_op="GenerateAttributes"from_port="examplesetoutput"to_port="result2"/> 
<connectfrom_op="Replace"from_port="examplesetoutput"to_op="ParseNumbers"to_port="examplesetinput"/> 
<connectfrom_op="ParseNumbers"from_port="examplesetoutput"to_port="result1"/> 
<portSpacingport="source_input1"spacing="0"/> 
<portSpacingport="sink_result1"spacing="0"/> 
<portSpacingport="sink_result2"spacing="399"/> 
<portSpacingport="sink_result3"spacing="0"/> 
<descriptionalign="center"color="yellow"colored="false"height="347"resized="true"width="580"x="27"y="10">Splitthedataintwosubsets&lt;br/&gt;buildaclusteringmodelonthetrainingset&lt;br/&gt;andthenapplyitionthetestset</description> 
</process> 
</operator> 
</process>