Weka 3.7.0数据挖掘与机器学习指南：决策树、关联规则与聚类

Weka 是一个广泛使用的开源数据挖掘工具包，特别适用于机器学习和数据预处理任务。该使用手册针对版本 3-7-0 提供了详尽的指导，由 Remco R. Bouckaert、Eibe Frank、Mark Hall 等专家编撰，旨在帮助用户理解和操作 Weka 的命令行接口（CLI）以及图形用户界面（GUI）。 **一、命令行接口** 1. **命令行 primer**：这部分介绍了 Weka 基本概念，包括数据集（dataset），用于训练和评估模型的分类器（classifier）以及过滤器（filters）。数据集是 Weka 中的基础，包含特征和目标变量；分类器如决策树（Decision Trees）、关联规则（Association Rules）等是用于预测或分类的算法；过滤器则用于数据预处理，如特征选择、缺失值处理等。 2. **例子演示**：手册通过实例展示了如何在命令行中使用这些组件，例如加载数据、应用过滤器、训练分类器并查看结果。 **二、图形用户界面** 1. **启动 Weka**：用户指南指导如何启动 Weka GUI，无论是从命令行还是作为独立程序运行。 2. **简单 CLI**：这部分深入解析 CLI 的常用命令，包括命令的执行、输入输出重定向、命令自动完成等功能，便于用户根据需要快速执行操作。 3. **Explorer**：Weka Explorer 是 GUI 的核心部分，它提供了一个直观的界面，分为多个区域，如选项卡（Section Tabs）用于切换不同的工作模式，状态栏（Status Box）显示当前任务的状态，还有日志按钮（Log Button）、状态图标（WEKA Status Icon）和图形输出（Graphical output）等。 4. **数据预处理**：在 Explorer 中，用户可以加载数据，管理数据集中的属性，以及应用各种预处理滤器，如数据清洗、特征选择等。 5. **分类**：这部分详细介绍了如何在 GUI 中选择合适的分类器，配置测试选项，以及执行分类任务并查看结果。 通过阅读这本使用手册，Weka 用户可以掌握如何高效地利用这个工具进行数据挖掘任务，无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中获益。无论是对命令行的精确控制还是GUI的可视化操作，都能找到适合自己的工作方式。