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。作者林莉莉在指导教师陈慧萍的指导下，研究了数据挖掘领域的核心概念，特别是Weka这一强大的开源数据挖掘工具。Weka包含多种机器学习算法，适用于数据预处理、分类、聚类、关联规则发现和属性选择，并提供了友好的用户界面。论文的主要任务包括理解数据挖掘技术，深入分析Weka的工作原理，进行实验以熟悉Weka的数据处理流程，以及基于Weka的源代码进行二次开发，实现一个典型的数据挖掘算法。 在研究过程中，学生首先需要广泛阅读文献，掌握数据挖掘的基本方法和应用，特别是关注分类或聚类算法。接着，通过研读Weka的文档，解析其内部工作机制，了解数据挖掘的一般流程。在实验阶段，学生需要分析Weka所需的数据集格式，探索Weka Explorer的功能，并使用标准数据集进行大量实验，以理解其实现细节和可能存在的问题。 在二次开发环节，学生将深入研究Weka的开放源码，利用提供的类库来实现一个自定义的数据挖掘算法。这涉及到对Weka API的理解和利用，以创建符合特定需求的解决方案。整个项目计划在15周内完成，具体时间安排为前两周确定任务，第三至四周进行文献阅读和外文翻译，第五至七周撰写文献综述，第八至十二周进行挖掘实验，最后三周进行二次开发工作。 该论文的成果不仅有助于深化对数据挖掘技术的理解，还展示了如何利用开源工具Weka进行实际问题的解决和软件扩展，对于学习和实践数据挖掘的初学者具有很高的参考价值。"