Weka平台学习

链接：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html

一简介：

WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

>术语：WEKA所处理的数据集是一个二维的表格，表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。 竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之 间的一种关系(Relation)。

>数据准备：WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。同时其还提供了对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。具体参见：百度百科http://baike.baidu.com/view/1380214.htm

二：Knime开源数据挖掘软件

http://www.oschina.net/question/12_14026可以结合WEKA 使用的

参考书：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/book.html

Data Mining:
Practical Machine Learning Tools and Techniques

相关项目：http://weka.wikispaces.com/Related+Projects

三：weka初级入门教程学习

参见：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka2/index.html

转载于:https://www.cnblogs.com/graceting/p/4274862.html