mmc2015的专栏

http://weka.wikispaces.com/ARFF+%28book+version%29An ARFF (Attribute-Relation File Format) file is an ASCII text file that describes a list of instances sharing a set of attributes.Overv

使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件所支持的。此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能。在这一节里，我们先以Excel和Matlab为例，说明如何获得CSV文件。然后我们将知道CSV文件如何转化成ARFF文件，毕竟后者才是WEKA支持得最好的文件格式。面对一个ARFF文

注意：目前，WEKA的关联规则分析功能仅能用来作示范，不适合用来挖掘大型数据集。 我们打算对前面的“bank-data”数据作关联规则的分析。用“Explorer”打开“bank-data-final.arff”后，切换到“Associate”选项卡。默认关联规则分析是用Apriori算法，我们就用这个算法，但是点“Choose”右边的文本框修改默认的参数，弹出的窗口中点“More”可以看

数据挖掘是很多技术的共同术语，用以表达从数据中一点点地收集信息并将其转变成有实际意义的趋势和规则来提高您对数据的理解。在本系列 “用 WEKA 进行数据挖掘” 的第 2 部分我们将讨论两种最常见的数据挖掘方法 — 分类和群集 — 利用它们可以对您的数据进行更强大的分析。简介在 用 WEKA 进行数据挖掘，第 1 部分：简介和回归，我介绍了数据挖掘的概念以及免费的开源

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka3/index.html数据挖掘可被用来将看似无意义的数据转变成有用信息，从中得出的规则、趋势和推断可被用来提高您的业务和收入。本文将讨论最后一种常见的数据挖掘技术，“最近邻”，还会向您展示如何在您的服务器端代码内利用 WEKA Java™ 库以便将数据挖掘技术集成到您的

http://blog.youkuaiyun.com/felomeng/article/details/4688257weka是很好用的机器学习库，这里就不详细介绍了。言归正传，要使用程序方式使用weka，步骤如下：一、在eclipse里新建一个java project：1.      建立工程：单击菜单中file->new->java project，在弹出对话框的project

http://blog.youkuaiyun.com/felomeng/article/details/5194824《Java程序通过weka调用libsvm的方法》一文阐述了调用LibSVM的简单方法，这里主要补充四点：1.       LibSVM在weka3.5版以后都集成了包装，无须再使用WLSVM，所以上文中的WLSVM相关的内容可以去除，而类型WLSVM可以换成LibSVM，需要

http://blog.youkuaiyun.com/felomeng/article/details/4688414使用上一节中介绍的方法添加libsvm的两个jar包（libsvm.jar和wlsvm.jar）及weka的jar包，这三个包可以从这里下载：http://download.youkuaiyun.com/source/1749854。然后在import诸语句下添加：import wls

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/数据挖掘是技术界的谈论话题，因为各公司都在生成有关其用户的数百万的数据点并在想方设法将该信息转变为收入的增加。数据挖掘是很多技术的共同术语，用以表达从数据中一点点地收集信息并将其转变成有实际意义的东西。本文将向您介绍开源的数据挖掘软件以及用来解析数据的最为常见的一些技术