WEKA数据挖掘工具中文教程及使用指南

"WEKA中文教程" WEKA是一款强大的数据挖掘工具，能够对数据进行分类、聚类、关联规则和可视化等操作。下面是WEKA中文教程的知识点总结： **启动WEKA** 在启动WEKA时，会出现一个菜单驱动的GUI界面，该界面继承了老的GUI选择器的功能，并具有MDI（多文档界面）外观。这个菜单包括六个部分：Program、Applications、Explorer、Experimenter、KnowledgeFlow和SimpleCLI。 **WEKA Explorer** WEKA Explorer是WEKA中主要的应用程序之一，提供了一个探索数据的环境。该环境包括多个标签页，如标签页、状态栏、Log按钮、WEKA状态图标等。 **预处理** 在WEKA中，预处理是数据挖掘的重要一步骤。WEKA提供了多种预处理方法，如载入数据、当前关系、处理属性、使用筛选器等。 **分类** WEKA中提供了多种分类算法，如选择分类器、测试选项、Class属性、训练分类器、分类器输出文本等。用户可以根据需要选择合适的分类算法。 **聚类** WEKA中提供了多种聚类算法，如选择聚类器、聚类模式、忽略属性、学习聚类等。用户可以根据需要选择合适的聚类算法。 **关联规则** WEKA中提供了多种关联规则算法，如设定、学习关联规则等。用户可以根据需要选择合适的关联规则算法。 **属性选择** WEKA中提供了多种属性选择算法，如搜索与评估、选项、执行选择等。用户可以根据需要选择合适的属性选择算法。 **可视化** WEKA中提供了多种可视化方法，如散点图矩阵、选择单独的二维散点图、选择实例等。用户可以根据需要选择合适的可视化方法。 **参考文献** WEKA中提供了多种参考文献，如WEKA中新的菜单驱动的GUI、WEKA Explorer用户指南等。用户可以根据需要查看相关的参考文献。 WEKA中文教程提供了WEKA中各个方面的知识点，包括启动WEKA、WEKA Explorer、预处理、分类、聚类、关联规则、属性选择、可视化和参考文献等。