WEKA数据挖掘指南：Explorer用户指南和操作指南

WEKA中文教程 WEKA是一款功能强大且广泛应用的数据挖掘工具，提供了许多实用的算法和模型来帮助用户进行数据分析和挖掘。本教程旨在帮助初玩数据挖掘的同学快速掌握WEKA的使用，了解其强大的功能和实践价值。 **启动WEKA** WEKA的启动界面是一个MDI（多文档界面）外观，所有打开的窗口更加明了。菜单栏包括六个部分：Program、Applications、Explorer、Experimenter、KnowledgeFlow和SimpleCLI。 * Program：提供了基本的程序操作，包括LogWindow和Exit。 * Applications：列出WEKA中主要的应用程序。 * Explorer：使用WEKA探索数据的环境，是本文档的主要部分。 * Experimenter：运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境。 * KnowledgeFlow：提供了一个可以拖放的界面，支持增量学习（incremental learning）。 * SimpleCLI：提供了一个简洁的命令行接口。 **WEKA Explorer** WEKA Explorer是WEKA中最重要的组件之一，提供了一个交互式的数据探索环境。它包括标签页、状态栏、Log按钮和WEKA状态图标。 * 标签页：显示当前打开的数据集和模型。 * 状态栏：显示当前操作的状态信息。 * Log按钮：记录输出到stdout或stderr的内容。 * WEKA状态图标：显示WEKA的当前状态。 **预处理** 预处理是数据挖掘的重要步骤，WEKA提供了多种预处理方法。 * 载入数据：从文件或数据库中载入数据。 * 当前关系：显示当前数据集的信息。 * 处理属性：对数据进行清洁和转换。 * 使用筛选器：对数据进行筛选和过滤。 **分类** 分类是数据挖掘的重要任务，WEKA提供了多种分类算法。 * 选择分类器：选择合适的分类算法。 * 测试选项：设置分类器的参数。 * Class属性：设置分类器的输出类别。 * 训练分类器：训练分类器模型。 * 分类器输出文本：输出分类结果。 **聚类** 聚类是数据挖掘的重要任务，WEKA提供了多种聚类算法。 * 选择聚类器：选择合适的聚类算法。 * 聚类模式：设置聚类器的参数。 * 忽略属性：忽略不相关的属性。 * 学习聚类：训练聚类器模型。 **关联规则** 关联规则是数据挖掘的重要任务，WEKA提供了多种关联规则算法。 * 设定：设置关联规则的参数。 * 学习关联规则：训练关联规则模型。 **属性选择** 属性选择是数据挖掘的重要步骤，WEKA提供了多种属性选择方法。 * 搜索与评估：搜索和评估相关属性。 * 选项：设置属性选择的参数。 * 执行选择：执行属性选择操作。 **可视化** 可视化是数据挖掘的重要步骤，WEKA提供了多种可视化方法。 * 散点图矩阵：显示数据的散点图。 * 选择单独的二维散点图：显示单独的二维散点图。 * 选择实例：选择和显示单独的实例。 本教程提供了WEKA的基本使用方法和强大的功能，希望能够帮助初玩数据挖掘的同学快速掌握WEKA的使用，并应用于实际数据挖掘工作中。