Weka数据挖掘入门教程：初学者指南

"WEKA基础教程，适合初学者，共25页，版本1.0，整理自网络资料，由韩颜铠(hanyankai)于2010年1月15日完成。" WEKA是新西兰怀卡托大学开发的开源数据挖掘软件，以Java编写，它集合了多种机器学习算法，包括数据预处理、分类、回归、聚类和关联规则分析等。作为一款广泛应用的开源工具，WEKA提供了友好的交互界面和强大的数据可视化功能。用户可以通过其官方网站获取更多信息和软件下载。 教程内容分为多个部分： 1. **简介**：介绍WEKA的全称——怀卡托智能分析环境，以及它的主要开发者和历史背景。WEKA因其丰富的算法库和对数据挖掘的全面支持，被公认为是数据挖掘领域的重要工具。 2. **数据格式**：强调了数据是进行分析的基础，并解释了WEKA所接受的数据格式通常是二维表格形式，类似于电子表格，便于用户理解和操作。 3. **数据准备**：这部分可能涵盖了数据清洗、数据转换和数据规范化等步骤，确保数据适合进一步的分析。 4. **关联规则（购物篮分析）**：讲解如何使用WEKA进行购物篮分析，发现商品之间的购买关联性。 5. **分类与回归**：介绍WEKA中的分类算法（如决策树、贝叶斯网络等）和回归算法，用于预测离散或连续的目标变量。 6. **聚类分析**：解释如何利用WEKA进行无监督学习，如K-means、层次聚类等，以发现数据的内在结构。 7. **连接数据库**：说明如何将WEKA与数据库连接，以便直接处理存储在数据库中的大量数据。 8. **WEKA环境的构建**：指导用户如何配置和设置WEKA的工作环境，以优化使用体验。 9. **附录(WEKA常见问题解答)**：提供了一些常见的问题和解决方法，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。 这个基础教程是针对初学者编写的，旨在帮助他们快速掌握WEKA的基本操作和概念。通过学习，用户能够利用WEKA进行数据预处理、构建模型、执行数据分析并解读结果，从而在实际项目中运用数据挖掘技术。