WEKA中文教程：数据预处理与分类探索

"weka中文教程.pdf" 是一本关于数据挖掘工具Weka的中文使用教程，内容详尽，图像清晰，适合初学者和进阶者学习。教程涵盖了从启动Weka到各种操作，如预处理、分类、聚类、关联规则、属性选择以及数据可视化等多个方面。 1. 启动WEKA 在Weka中，新的图形用户界面（GUI）采用MDI布局，提供了一个更清晰的工作环境。用户可以通过"Program"菜单来管理各种操作，如打开"LogWindow"来查看程序输出，或者使用"Exit"退出程序。 2. WEKAExplorer Explorer是Weka的核心应用，用于数据探索。它包含多个标签页，如"加载数据"、"预处理"、"分类"等，帮助用户进行数据导入、预处理、模型构建等工作。状态栏和Log按钮提供了操作状态和详细日志。 3. 预处理 预处理阶段涉及数据加载和数据转换。用户可以加载数据集，查看当前的关系，处理属性（如删除、转换），并使用各种过滤器来清洗和准备数据。 4. 分类 在分类模块，用户可以选择合适的分类器，设定测试选项，并指定类属性。通过训练分类器，可以生成预测模型，并查看分类器输出的文本信息。结果列表会显示分类效果的详细统计。 5. 聚类 聚类部分允许用户选择聚类算法，查看聚类模式，忽略某些属性，并执行聚类学习。这有助于发现数据中的自然群体。 6. 关联规则 用户可以设置关联规则的学习参数，然后学习这些规则，以发现数据集中的频繁项集和强关联规则。 7. 属性选择 属性选择过程包括搜索和评估策略，用户可以选择不同的选项来确定最有影响力的属性，以提升模型性能。 8. 可视化 可视化工具如散点图矩阵和二维散点图帮助用户直观理解数据分布和模型效果。此外，还可以选择特定实例进行深入分析。 9. 其他应用程序 除了Explorer，Weka还提供Experimenter用于实验管理，KnowledgeFlow支持拖放式学习，SimpleCLI则为命令行界面，方便高级用户快速操作。 总结，这个Weka中文教程全面介绍了数据挖掘过程中使用Weka的各种步骤和技巧，对于理解和应用Weka进行数据分析具有很高的参考价值。