WEKA数据挖掘工具中文教程

WEKA中文教程 WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款功能强大且广泛应用的数据挖掘工具，由新西兰怀卡托大学开发。WEKA是一个集成了大量机器学习算法的数据挖掘工作平台，提供了数据预处理、分类、回归、聚类、关联分析等多种功能。 **WEKA简介** WEKA的全名是怀卡托智能分析环境，源代码可从http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/得到。WEKA的主要开发者来自新西兰，WEKA系统在2005年8月获得了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑。 **WEKA的界面** WEKA的界面简洁易用，提供了多种功能，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联分析等。通过WEKA的界面，可以实现自己的数据挖掘算法。 **数据格式** WEKA所用的数据格式与Excel一样，每个表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation）。 **数据准备** 在使用WEKA进行数据挖掘之前，需要准备好数据。数据准备包括选择合适的数据格式、数据清洁、数据转换等步骤。 **属性选择** 在数据挖掘中，属性选择是一个非常重要的步骤。WEKA提供了多种属性选择算法，包括Filter、 Wrapper、Embedded等。 **可视化分析** WEKA提供了多种可视化分析工具，包括散点图、柱状图、饼图等，能够帮助用户更好地理解和分析数据。 **分类预测** WEKA提供了多种分类算法，包括决策树、随机森林、支持向量机等，可以对数据进行分类预测。 **关联分析** WEKA提供了多种关联分析算法，包括Apriori、Eclat等，可以对数据进行关联分析。 **聚类分析** WEKA提供了多种聚类算法，包括K-Means、Hierarchical Clustering等，可以对数据进行聚类分析。 **扩展WEKA** WEKA是一个开放源代码的软件，用户可以根据需要对WEKA进行扩展和修改，加入新的算法和功能。 **课程的总体目标和要求** 使用WEKA进行数据挖掘实验，掌握数据挖掘的基本操作，了解WEKA的各项功能，掌握数据挖掘实验的流程，了解或掌握在WEKA中加入新算法的方法。