Weka数据挖掘平台研究：架构解析与预处理优化

"Weka平台设计的研究和其数据预处理功能的改进" Weka是一个国际知名的开源数据挖掘工具，因其免费、算法丰富、架构灵活、兼容性好而受到广泛关注。随着数据挖掘技术在处理大量信息中的突出表现，对于数据挖掘系统的深入理解和改进变得愈发重要。Weka作为一个开源平台，其设计允许研究者进行二次开发和扩展，尤其在面对大数据系统设计的挑战时，它的开放性成为了一个极具吸引力的选择。 本文详细分析了Weka的框架架构，揭示了其各个包(package)的结构设计和功能。作者付友深入研究了Weka的内部文件，对Weka的起源、功能、使用方法、输入输出机制、可视化功能、二次开发流程以及在不同领域的应用进行了概述。同时，论文指出了Weka存在的主要问题，尤其是在数据预处理阶段的效率和效果。 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，通常占据了整个过程的60%到80%的时间。由于Weka并不直接与DBMS（数据库管理系统）或DW（数据仓库）系统紧密集成，因此在数据预处理阶段需要花费大量时间进行数据查找、收集、清理和转换。为解决这个问题，论文提出了改进Weka数据预处理功能的策略，旨在增强Weka与数据库的耦合性，实现更智能的数据预处理流程。 此外，论文还探讨了将Weka的某些核心部分进行分离，简化了如Naive Bayes分类算法等复杂算法的实现，以降低系统的复杂度。通过这种方式，可以更好地理解和维护Weka的源代码，提高系统的可读性和可维护性。 对于想要深入研究Weka数据挖掘算法以及从事数据挖掘系统设计的人来说，这篇论文具有很高的参考价值。关键词包括Weka、数据挖掘、Weka架构、Weka内核以及数据预处理。 该研究工作对于提升Weka在实际应用中的性能，特别是在大规模数据处理和复杂数据预处理任务中的效率，提供了理论支持和实践指导，有助于推动数据挖掘技术的发展。