Weka简介

Weka为数据挖掘的整个过程提供全面支持：

准备输入数据、统计评估学习方案、输入数据和学习效果的可视化

Weka包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：

处理方法：回归、分类、聚类、关联规则、属性选择

Weka输入数据的两种形式：

1. 以ARFF格式为代表的文件
2. 直接读取数据库表

使用Weka的三种方式：

1. 将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据
2. 使用已经学习到地模型对新实例进行预测
3. 使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中地一种来进行预测

Weka GUI 选择器：

1. 探索者 Explorer
2. 实验者 Experimenter
3. 知识流 KnowledgeFlow
4. 简单命令行 Simple CLI