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IntroduccionWEKA

Metodo de RecoleccionAnalisis

Preguntas

Mapa del MerodeadorFamaF

Pedro Eduardo WaquimUniversidad Nacional de Cordoba

19 de Noviembre - 2012Pedro Eduardo Waquim Mapa del Merodeador

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Alguna vez te paso...Como es Posible?

Contenido

1 IntroduccionAlguna vez te paso...Como es Posible?

2 WEKA

3 Metodo de RecoleccionNuestro InformanteFiltradoDos Maneras de Ver las Cosas

4 AnalisisIwlist ViewGlobal ViewClusterizandoCambiando Kernel

5 Preguntas

Pedro Eduardo Waquim Mapa del Merodeador

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Introduccion

Alguna vez te paso....

que cambiaron el aula??

Frecuentemente necesitamos saber la ubicacion de nuestroscompaneros o profesores de manera rapida, accesible ygratuita.


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Introduccion

Solucion

Juro Solemnemente que mis Intenciones no son Buenas


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Como es Posible?

WAP

WiFi

Los Puntos de Acceso Inalambrico (WAP) de la Facultad, seran laclave para determinar la ubicacion del Usuario.


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WEKA

WEKA

Es una plataforma de software para aprendizaje automatico yminerıa de datos escrito en Java.

WEKA nos ayudara a construir el modelo de clasificacion paranuestro Problema.


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WEKA me necesita!!!

A buscar Datos

WEKA necesita un set de entrenamiento para poder correr losclasificadores y devolver un modelo.

Tuvimos que recorrer toda la Facultad para recogerinformacion WAP de los distintos Sitios de la FamaF.


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Nuestro InformanteFiltradoDos Maneras de Ver las Cosas

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Nuestro Informante

Iwlist

El comando Iwlist es nuestro agente de recoleccion de datos; nosdevuelve una lista con todos los Puntos de Acceso Inalambricos(WAP) que pudo captar.


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Filtrado

Como pudimos ver, Iwlist devuelve mucha informacion acercade cada WAP.

Solo nos interesa Mac Address y Signal.

Nuestro Script Wifi.py se encargara del Parser.


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Filtrado

Nuestro Script Wifi.py ejecuta el comando Iwlist, lo parsea ydevuelve una linea de la siguiente forma:

Campos:

Lugar,Cantidad,MacAddress1,Signal1,..,MacAddressM,SignalM

Siendo M la cantidad de Puntos de Acceso Inalambricos (WAP)captados por el Iwlist.

Example

1P-S,3,00:23:69:85:8D:EB,-48,00:02:6F:2E:6B:B7,-52,5C:0E:8B:49:8A:80,-52


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Dos Maneras de Ver las Cosas

Iwlist View:Tenemos 20 atributos Mac Address y 20

atributos Signal. Los atributos se ordenan por como el iwlistlos capta. Es decir, Mac Address1 sera la primer Mac Addresscaptada por el iwlist. Ademas se desconoce sobre los WAP nocaptados.

Global View:Tenemos 1 atributo por cada Mac Address de

mi set de datos. Ya No tenemos atributos Signal puesto quelos hemos unido al atributo Mac Address. A los WAP nocaptados se los setea en Signal -100, es decir, ”Fuera deRango”.


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Iwlist View:

Example

@attribute Lugar {...}@attribute Cantidad Real@attribute MacAddress1 {...}@attribute Siganl1 Real.@attribute MacAddress20 {..}@attribute Signal20 Real


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Global View:

Example

@attribute Cantidad Real@attribute 02:10:BD:E3:DE:3C Real@attribute 00:1B:11:3E:04:88 Real.@attribute Lugar {...}

Notar que Lugar ahora es ultimo. Esto se debe a que Wekatoma el ultimo atributo como clase para clasificar por default.


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Iwlist ViewGlobal ViewClusterizandoCambiando Kernel

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Iwlist View (”Wifi.arff”)

J48:kappa ——— 0.921Aciertos —— 770Desaciertos — 63

BayesNet:kappa ——— 0.85Aciertos —— 717Desaciertos — 116

SMO:kappa ——— 0.87Aciertos —— 734Desaciertos — 99


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Global View (”Wifi2.arff”)

J48:kappa ——— 0.90Aciertos —— 756Desaciertos — 77

BayesNet:kappa ——— 0.84Aciertos —— 707Desaciertos — 126



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ClusterizandoIwlist View ”Wifi.arff”

Localizacion de Centroides:


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ClusterizandoGlobal View ”Wifi2.arff”

Localizacion de Centroides:


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SMO pukIwlist View (”Wifi.arff”)

Cambiando a Kernel Puk con C = 4.



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