WEKA数据挖掘软件手册

"WEKA是数据挖掘领域的一款常用软件，具有免费开源、算法多样、架构清晰、兼容性强等特点。此资源提供了WEKA 3-7-0版本的手册，由多位专家编写，包括Remco Bouckaert、Eibe Frank、Mark Hall等人。手册内容涵盖了WEKA的命令行界面和图形用户界面的使用教程。" 在数据挖掘中，WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一个强大的工具，它允许用户进行数据预处理、分类、聚类、关联规则学习等多种任务。以下是手册中的主要知识点： 1. **命令行界面**： - **命令行 primer**: 提供了WEKA如何通过命令行进行操作的基本介绍。 - **基本概念**：包括数据集、分类器和过滤器的讲解。 - **数据集**：是数据挖掘的基础，通常包含实例和属性，实例代表样本，属性则描述样本的特征。 - **分类器**：用于从训练数据中学习模型，然后对未知数据进行预测。 - **weka.filters**：提供了一系列的数据预处理工具，用于清洗、转换或选择数据。 - **weka.classifiers**：包含了各种不同的分类算法，如决策树、贝叶斯网络、支持向量机等。 - **示例**：手册给出了使用命令行执行任务的实际例子。 2. **图形用户界面**： - **启动WEKA**：介绍了如何启动和配置WEKA界面。 - **Simple CLI**：简单命令行界面，提供了命令的使用方法、调用方式以及命令重定向和补全功能。 - **Explorer**：探索者界面是WEKA的主要工作环境，包含了多个部分。 - **用户界面**：分为不同标签页，如“选择”、“预处理”、“构建模型”等，以及状态栏、日志按钮、WEKA图标和图形输出功能。 - **数据预处理**：涉及加载数据、查看当前关系、处理属性和应用过滤器。 - **分类**：指导用户选择分类器、设置测试选项并查看分类结果。 通过这些详细的内容，用户可以逐步学习如何使用WEKA进行数据挖掘工作，无论是通过命令行还是图形界面，都能有效地探索和理解数据。