WEKA数据挖掘平台使用教程

WEKA使用教程 WEKA全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一个功能强大且广泛使用的数据挖掘工作平台。它的源代码可以通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka获取。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。 WEKA的主要开发者来自新西兰，而WEKA也是新西兰的一种鸟名。WEKA系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。WEKA的每月下载次数已超过万次。 WEKA使用的数据格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。WEKA中的术语包括实例（Instance）、属性（Attribute）和关系（Relation）。实例相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。属性相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。关系则是指属性之间的一种关系。 WEKA提供了多种数据挖掘算法，包括关联规则、分类、回归、聚类等。关联规则是指从数据中发现隐含的规律，例如购物篮分析。分类和回归是指对数据进行预测和分类。聚类是指对数据进行分组和分类。 在WEKA中，数据准备是非常重要的一步骤。数据准备包括数据清洁、数据转换、数据降维等步骤。数据清洁是指删除数据中的错误和缺失值。数据转换是指将数据转换为适合WEKA的格式。数据降维是指将高维度数据降低到低维度，以便于计算和分析。 WEKA还提供了可视化功能，用户可以通过WEKA的可视化界面来查看和分析数据。WEKA的可视化界面包括多种类型，例如散点图、柱状图、饼图等。 WEKA是一个功能强大且广泛使用的数据挖掘工作平台，提供了多种数据挖掘算法和可视化功能，广泛应用于数据挖掘、机器学习和人工智能领域。