WEKA数据挖掘平台的JAVA二次开发研究

"这篇本科毕业设计论文探讨了基于JAVA的WEKA数据挖掘平台的分析与二次开发，由学生林莉莉在河海大学计算机科学与技术专业指导下完成。论文主要涉及数据挖掘的基本方法、WEKA平台的分析、数据挖掘实验以及基于WEKA的二次开发实践。" 在数据挖掘领域，WEKA是一个重要的开源工具，它提供了丰富的机器学习算法，涵盖了数据预处理、分类、聚类、关联规则、属性选择等多个方面。WEKA的源代码开放性使得用户可以根据需求进行定制化开发，这正是本论文的重点。作者需要通过阅读大量文献，理解和掌握数据挖掘的基本概念和技术，特别是分类和聚类等方法。 论文的主要任务分为四个部分： 1. 阅读和理解数据挖掘技术的最新进展，重点研究某一特定算法，例如分类或聚类算法，以深化理解。 2. 深入研究WEKA数据挖掘平台，分析其内部工作机制和数据挖掘流程，撰写文献综述，揭示WEKA在数据挖掘中的角色和价值。 3. 进行WEKA的数据挖掘实验，探索WEKA对数据集的要求，熟悉WEKA Explorer的各种功能模块，并使用典型数据集进行实际操作，通过实验来验证和理解WEKA的工作原理及其可能存在的问题。 4. 利用WEKA的开放源代码，进行二次开发，实现一个典型的数据挖掘算法。这一阶段将检验学生对JAVA编程和数据挖掘算法的理解与应用能力。 论文的进度安排为前两周确定任务，接下来几周分别进行文献调研、文献综述编写、实验操作和二次开发。这样的时间规划旨在确保每个阶段都有足够的时间进行深入研究和实践。 通过对WEKA的分析和二次开发，学生不仅可以提升在数据挖掘领域的理论知识，还能增强实际操作和软件开发能力，为未来在大数据分析、人工智能等领域的工作打下坚实基础。