WEKA入门：数据挖掘工具实战指南

本资源是一份关于Weka的详尽教程，主要针对广东外语外贸大学的杜剑峰教授编写的教学材料。Weka是一个功能强大的数据挖掘工具，全称为怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。Weka的开发源于新西兰怀卡托大学，并在2005年的ACMSIGKDD国际会议上因其卓越贡献获得了认可，成为数据挖掘和机器学习领域的标志性软件。 教程分为多个部分，首先介绍了Weka的基础知识，包括其起源、功能特点和广泛的应用，强调了它作为数据挖掘工作平台的重要性，集成了多种预处理、分类、回归、聚类、关联分析等机器学习算法，且支持用户自定义算法。Weka的界面设计简洁易用，方便用户操作。 在数据格式方面，Weka支持的文件类型是ARFF（Attribute-Relation File Format），这是一种ASCII文本格式，适用于存储实例（样本或记录）和属性（变量或字段）之间的关系。每个实例表示一条记录，属性则代表变量，整个数据集构成一个关系，如上文所述的“weather”关系，包含了14个实例和5个属性。 教程还涵盖了数据准备的步骤，如如何导入数据、编辑和预处理，以及如何选择合适的算法和参数进行运行。此外，评估实验结果的能力同样重要，这涉及到对模型性能的度量和理解。 课程的目标是使学生熟悉Weka的基本操作，掌握数据挖掘的基本流程，包括数据获取、预处理、模型构建、评估和优化。最后，教程还提及了如何在Weka中添加新算法，以扩展其功能。 这是一份全面的Weka教程，旨在帮助学习者深入理解并掌握数据挖掘和机器学习技术，通过实践操作熟练运用Weka进行实际数据分析和建模。对于想要进一步探索数据挖掘工具的学生和专业人士来说，这份教程是极有价值的资源。