weka配置教程
weka中文教程
WEKA 3-5-5 Explorer 用户指南原文版本 3.5.5翻译王娜校对 C6H5NO2Pentaho 中文讨论组QQ 群：12635055论坛：/bipub/index.asp/目录1 启动WEKA (3)Explorer (5)2 WEKA2.1 标签页 (5)2.2 状态栏 (5)按钮 (5)2.3 Log状态图标 (5)2.4 WEKA3 预处理 (6)3.1 载入数据 (6)3.2 当前关系 (6)3.3 处理属性 (7)3.4 使用筛选器 (7)4 分类 (10)4.1 选择分类器 (10)4.2 测试选项 (10)4.3 Class属性 (11)4.4 训练分类器 (11)4.5 分类器输出文本 (11)4.6 结果列表 (12)5 聚类 (13)5.1 选择聚类器（Clusterer） (13)5.2 聚类模式 (13)5.3 忽略属性 (13)5.4 学习聚类 (14)6 关联规则 (15)6.1 设定 (15)6.2 学习关联规则 (15)7 属性选择 (16)7.1 搜索与评估 (16)7.2 选项 (16)7.3 执行选择 (16)8 可视化 (18)8.1 散点图矩阵 (18)8.2 选择单独的二维散点图 (18)8.3 选择实例 (19)参考文献 (20)启动WEKAWEKA中新的菜单驱动的 GUI 继承了老的 GUI 选择器（类 weka.gui.GUIChooser）的功能。
它的MDI（“多文档界面”）外观，让所有打开的窗口更加明了。
这个菜单包括六个部分。
1.Programz LogWindow打开一个日志窗口，记录输出到stdout或stderr的内容。
在 MS Windows 那样的环境中，WEKA 不是从一个终端启动，这个就比较有用。
z Exit关闭WEKA。
2.Applications 列出 WEKA 中主要的应用程序。
z Explorer 使用 WEKA 探索数据的环境。
Weka开发［38］——参数优化（Optimizingparameters）
Weka开发［38］——参数优化（Optimizingparameters）翻译自Optimal parameters, 原地址：，这一篇我看到网上是有人译过的，但是我感觉他翻译的有的地方有些问题（比如对floor函数的翻译），并且没有译全，所以我又重译了，但我也不能保证我的翻译没有大问题，我以前没有怎么调过参数，因为我相信数据才是最大的问题。
因为寻找一个分类器的最优参数是一个很枯燥耗时的过程，所以Weka提供了一些有点自动化味道的方法，你可以用下面的两个meta-classifiers优化你的基分类器参数。
weka.classifiers.meta.CVParameterSelectionweka.classifiers.meta.GridSearch (only developer version)找到了可能的最优参数，meta-classifiers用这些参数训练一个基分类器，再用这个基分类器来预测。
CVParameterSelectionCVParameterSelection可以优化任意多个参数的基分类器，但它有一个缺点（如果不算参数的组合爆炸，Koala 译注：就是指参数所有可能的组合数太多，组合数举例来说，比如有两个参数，一个参数有2个取值，另一个参数有5个参数，可能的组合就是10个）：它不能优化内嵌(nested)参数，只能优化基分类器的直接(directly)参数。
这是什么意思呢，这意味着，你可以优化weka.classifiers.functions.SMO的参数C，但你不能优化在weka.classifiers.meta.FilteredClassifier中的weka.classifiers.functions.SMO的参数C。
这有几个例子：J48 and it's confidence interval ("-C")1. 在Explorer中选择你的数据集。
weka算法参数整理
Output per-class stats
输出每类的统计信息 输出每个分类的 TP rate，FPrate，查准率/查全率以及 True/False 统计信息。
Output entropy evaluation measures ？输出熵评估量度 输出中包括熵评估度量
Output confusion matrix
取出特定百分比的数据作为训练数据集训练模型，其他数据作为 测试数据。
以上所述训练数据集和测试数据集均为模型验证时候的数据集，与模型的建立无关，模型建立均用实验提供的全部 训练数据集。
3.2. 分类算法输出选项界面
英文名称
中文翻译
配置说明
Output model
输出模型
输出通过完整训练集得到的分类模型，以便能够浏览、 可视化等。
EuclideanDistance
doNotCheckCapabilities
不检查适用范围
False
dontReplaceMissingValues
不替换缺失值
False
fastDistanceCalc
加速距离计算
False
initializationMethod
初始化质心方法
Random
maxIterations numClusters numExecutionSlots preserveInstancesOrder
最大迭代次数
100
maximumNumberOfClusters
最大的聚类数目
-1
minLogLikelihoodImprovementIter
ating
minLogLikelihoodImprovementCV
Weka数据挖掘软件使用指南
Weka数据挖掘软件使用指南Weka 数据挖掘软件使用指南1. Weka简介该软件是WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过得到。
Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看Weka的接口文档。
在Weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。
2. Weka启动打开Weka主界面后会出现一个对话框，如图：主要使用右方的四个模块，说明如下：Explorer使用Weka探索数据的环境,包括获取关联项，分类预测，聚簇等；（本文主要总结这个部分的使用）Experimenter运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境；KnowledgeFlow这个环境本质上和Explorer所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的界面。
它有一个优势，就是支持增量学习；SimpleCLI提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行Weka命令；（某些情况下使用命令行功能更好一些）3．主要操作说明点击进入Explorer模块开始数据探索环境：3.1主界面进入Explorer模式后的主界面如下：3.1.1标签栏主界面最左上角（标题栏下方）的是标签栏，分为五个部分，功能依次是：1. Preprocess. 选择和修改要处理的数据；2. Classify. 训练和测试关于分类或回归的学习方案；3. Cluster. 从数据中学习聚类；4. Associate.从数据中学习关联规则；5. Select attributes. 选择数据中最相关的属性；6. Visualize.查看数据的交互式二维图像。
3.1.2载入、编辑数据标签栏下方是载入数据栏，功能如下：1.Open file.打开一个对话框，允许你浏览本地文件系统上的数据文件（.dat）；2.Open URL.请求一个存有数据的URL 地址；3.Open DB.从数据库中读取数据；4.Generate.从一些数据生成器中生成人造数据。
weka数据预处理标准化方法说明
weka数据预处理标准化方法说明Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一套用于数据挖掘和机器学习的开源软件工具集，提供了丰富的功能，包括数据预处理、分类、回归、聚类等。
在Weka中，数据预处理是一个关键的步骤，其中标准化是一个常用的技术，有助于提高机器学习算法的性能。
下面是在Weka中进行数据标准化的一般步骤和方法说明：1. 打开Weka：启动Weka图形用户界面（GUI）或使用命令行界面。
2. 加载数据：选择“Explorer”选项卡，然后点击“Open file”按钮加载您的数据集。
3. 选择过滤器（Filter）：在“Preprocess”选项卡中，选择“Filter”子选项卡，然后点击“Choose”按钮选择一个过滤器。
4. 选择标准化过滤器：在弹出的对话框中，找到并选择标准化过滤器。
常见的标准化过滤器包括：- Normalize：这个过滤器将数据标准化为给定的范围，通常是0到1。
- Standardize：使用这个过滤器可以将数据标准化为零均值和单位方差。
- AttributeRange：允许您手动指定每个属性的范围，以进行标准化。
5. 设置标准化选项：选择标准化过滤器后，您可能需要配置一些选项，例如范围、均值和方差等，具体取决于选择的过滤器。
6. 应用过滤器：配置完成后，点击“Apply”按钮，将标准化过滤器应用于数据。
7. 保存处理后的数据：如果需要，您可以将标准化后的数据保存到文件中。
8. 查看结果：在数据预处理完成后，您可以切换到“Classify”选项卡，选择一个分类器，并使用标准化后的数据进行模型训练和测试。
记住，具体的步骤和选项可能会因Weka版本的不同而有所差异，因此建议查阅Weka文档或在线资源以获取更具体的信息。
此外，标准化的适用性取决于您的数据和机器学习任务，因此在应用标准化之前，最好先了解您的数据的分布和特征。
weka使用教程
weka使用教程Weka是一个强大的开源机器学习软件，它提供了各种功能和算法来进行数据挖掘和预测分析。
以下是一个简单的Wea使用教程，帮助您了解如何使用它来进行数据分析和建模。
1. 安装Weka：首先，您需要下载并安装Weka软件。
您可以从官方网站上下载Weka的最新版本，并按照安装说明进行安装。
2. 打开Weka：安装完成后，打开Weka软件。
您将看到一个欢迎界面，上面列出了各种不同的选项和功能。
选择“Explorer”选项卡，这将帮助您导航和执行不同的任务。
3. 导入数据：在Explorer选项卡上，点击“Open file”按钮以导入您的数据集。
选择您要导入的数据文件，并确认数据文件的格式和结构。
4. 数据预处理：在导入数据之后，您可能需要对数据进行预处理，以清除噪声和处理缺失值。
在Weka中，您可以使用各种过滤器和转换器来处理数据。
点击“Preprocess”选项卡，然后选择适当的过滤器和转换器来定义您的预处理流程。
5. 数据探索：在数据预处理之后，您可以使用Weka的可视化工具来探索您的数据。
点击“Classify”选项卡，然后选择“Visualize”选项。
这将显示您的数据集的可视化图表和统计信息。
6. 建立模型：一旦您对数据进行了足够的探索，您可以使用Weka的各种机器学习算法建立模型。
在“Classify”选项卡上选择“Choose”按钮，并从下拉菜单中选择一个适当的分类算法。
然后，使用“Start”按钮训练模型并评估模型的性能。
7. 模型评估：一旦您建立了模型，您可以使用Weka提供的评估指标来评估模型的性能。
在“Classify”选项卡上，选择“Evaluate”选项，Weka将自动计算模型的准确性、精确度、召回率等指标。
8. 导出模型：最后，一旦您满意您的模型性能，您可以将模型导出到其他应用程序或格式中。
在Weka中，点击“Classify”选项卡，选择“Save model”选项，并指定模型的保存位置和格式。
在WEKA中添加自己的程序
如何在WEKA中添加自己的程序1、在eclipse中编辑weka算法。
1)我们选择的是eclipse3.2版作为开发工具，下载地址：/eclipse/downloads/drops/R-3.2-200606291905 /eclipse-SDK-3.2-win32.zip下载到本机后不需要安装，解压缩文件,点击eclipse.exe文件即可运行起eclipse开发环境。
2）将weka安装目录下的weka-src.jar包解压缩（注意，不是weka.jar）.3）打开Eclipse，然后新建一个java工程，点击next。
4)在工程文件的名字上填写一个工程名，这里我们就填Weka，如下图，点击Finish按钮。
5)然后选中刚才建立的Weka项目，按鼠标右键，新建一个“source folder”文件src用来存放源代码。
见下图。
6)然后把刚才解开压缩的源文件所在的目录，即weka目录，在资源管理器中拖入到src目录中，如下图。
注意：在解压缩weka-src.jar后得到的文件夹中有两个目录，META-INF和weka。
我们只需要将weka目录拖入到src目录中。
拖入完毕后，eclipse开始拷贝源代码到工作目录下，等待一会，完成后，如图所示。
里面有很多warning，不要管他，如下图运行。
打开weka.gui包，找到GUIChooser,然后按鼠标右键，选择run as java applicaton即可。
如若按上述方法不能进行正确编译,则需要对eclipse进行以下配置:选择Eclipse的菜单的"Window->Preferences"进行下面的设置。
WEKA中文详细教程
2019/8/2
17
数据类型
WEKA支持四种数据类型 numeric <nominal-specification> string date [<date-format>]
数值型 标称（nominal）型 字符串型 日期和时间型
2019/8/2
2
WEKA软件
WEKA的界面
主要特点
它是集数据预处理、学习算法（分类、回归、聚类、关 联分析）和评估方法等为一体的综合性数据挖掘工具。
具有交互式可视化界面。 提供算法学习比较环境
通过其接口，可实现自己的数据挖掘算法
2019/8/2
3
探索环境 知识流环境
2019/8/2
WEKA数据文件
WEKA存储数据的格式是ARFF（AttributeRelation File Format）文件
这是一种ASCII文本文件
文件的扩展名为.arff
可以用写字板打开、编辑 ARFF文件
文件中以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。
除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分:
2019/8/2
11
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)。
对于数值属性和标称属性，摘要的方式是不一样的。图中显示的 是对数值属性“income”的摘要。
weka操作介绍讲解学习
标变量，直方图中的每个长方形
就会按照该变量的比例分成不同
颜色的段。默认地，分类或回归
任务的默认目标变量是数据集的
最后一个属性。要想换个分段的
依据，即目标变量，在区域7上 方的下拉框中选个不同的分类属
性就可以了。下拉框里选上
“No Class”或者一个数值属性会 变成黑白的直方图。
wekቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ操作介绍
在KnowledgeFlow 窗口顶部有八个标签： DataSources--数据载入器 DataSinks--数据保存器 Filters--筛选器 Classifiers--分类器 Clusterers--聚类器 Associations—关联器 Evaluation—评估器 Visualization—可视化
关联运行结果
此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢
3 4
5 8
1 2
6 7
1.区域1的几个选项卡是用来切换不同的 挖掘任务面板。
Preprocess（数据预处理） Classify（分类） Cluster（聚类） Associate（关联分析） Select Attributes（选择属性） Visualize（可视化）
2. 区域2是一些常用按钮。包括打开数据， 保存及编辑功能。我们可以在这里把 “bank-data.csv”，另存为“bank-data.arff”
Cluster
主要算法包括： SimpleKMeans — 支持分类属性的K均值算法 DBScan — 支持分类属性的基于密度的算法 EM — 基于混合模型的聚类算法 FathestFirst — K中 心点算法 OPTICS — 基于密度的另一个算法 Cobweb — 概念聚类算法 sIB — 基于信息论的聚类算法，不支持分类属性 XMeans — 能自动确定簇个数的扩展K均值算法，不 支持分类属性
数据挖掘工具Weka API使用文档说明书
Evaluation
weka.classifiers.trees weka.associations
Business Intelligence Lab
Option handling
5
Either with get/set methods
Every action overwrites the previous ones
Weka Knowledge Flow documents the process, but …
it is time-consuming to experiment with many variants
(algs, params, inputs, …)
Split into x% training and (100-x)% test
Stratified sampling, where x range in [20-80]
For which x accuracy is maximized?
Business Intelligence Lab
BUSINESS INTELLIGENCE LABORATORY
Weka API
Salvatore Ruggieri
Computer Science Department, University of Pisa
Business Informatics Degree
Why API?
2
Weka Explorer does not keep track of experimental settings
E.g., selection of customers in marketing campaigns can be suggested to the marketer by a decision-support system which exploits data mining models
WEKA教程完整版新
2、数据格式（续）
❖ WEKA支持的<datatype>有四种
numeric
数值型
<nominal-specification>
标称（nominal）型
string
字符串型
date [<date-format>]
日期和时间型
其中<nominal-specification> 和<date-format> 将在下 面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是 WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”， “real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分 大小写的，而“relation”、“attribute ”和“data”则不区分。
❖ 区域4展示了数据集的一些基本情况。 1. 区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并
“Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的 “Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速 勾选的。在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个 属性的摘要。注意对于数值属性和标称属性，摘要的方式 是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。
2、数据格式（续）
字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含 有空格，必须被引号括起来。例如：
@relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data
AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.' AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.'
weka使用总结(数据库的连接以及myeclipse的配置)
Weka使用总结：1.weka的下载安装去官网上下载这个程序，找这个程序时要细心点，官网的搜索若不使用下面的搜索词就不一定能找到这个软件的下载地址2.双击软件，运行安装程序，在c盘路径下生成下面的文件3.在MyEClipse中新建java项目WEKA，将上面的weka-src.jar解压缩，把解压后的文件拷到WEKA项目中，lib文件夹中要引入相应的包4.weka连接mysql数据库。
在weka/experiment目录中找到修改databaseutils.props将jdbcDriver=org.gjt.mm.mysql.Driver[修改为-->jdbcDriver=com.mysql.jdbc.Driver]修改jdbcURL=jdbc:mysql://server_name:3306/database_name完整的代码修改如下# General information on database access can be found here:# /Databases## Version: $Revision: 5836 $# The comma-separated list of jdbc drivers to use#jdbcDriver=RmiJdbc.RJDriver,jdbc.idbDriver#jdbcDriver=jdbc.idbDriver#jdbcDriver=RmiJdbc.RJDriver,jdbc.idbDriver,org.gjt.mm.mysql.Driver,com.mck oi.JDBCDriver,org.hsqldb.jdbcDriverjdbcDriver=com.mysql.jdbc.Driver# The url to the experiment database#jdbcURL=jdbc:rmi://expserver/jdbc:idb=experiments.prp#jdbcURL=jdbc:idb=experiments.prpjdbcURL=jdbc:mysql://server_name:3306/database_name# the method that is used to retrieve values from the db# (java datatype + RecordSet.<method>)# string, getString() = 0; --> nominal# boolean, getBoolean() = 1; --> nominal# double, getDouble() = 2; --> numeric# byte, getByte() = 3; --> numeric# short, getByte()= 4; --> numeric# int, getInteger() = 5; --> numeric# long, getLong() = 6; --> numeric# float, getFloat() = 7; --> numeric# date, getDate() = 8; --> date# text, getString() = 9; --> string# time, getTime() = 10; --> date# the original conversion: <column type>=<conversion>#char=0#varchar=0#longvarchar=0#binary=0#varbinary=0#longvarbinary=0#numeric=2#decimal=2#tinyint=3#smallint=4#integer=5#bigint=6#real=7#float=2#double=2#date=8#time=10#timestamp=8#mysql-conversionstring, getString() = 0; --> nominal boolean, getBoolean() = 1; --> nominal double, getDouble() = 2; --> numeric byte, getByte() = 3; --> numeric short, getByte()= 4; --> numeric int, getInteger() = 5; --> numeric long, getLong() = 6; --> numeric gloat, getFloat() = 7; --> numeric date, getDate() = 8; --> datetext, getString() = 9; --> string TINYINT=3SMALLINT=4#SHORT=4SHORT=5INTEGER=5INT=5LONG=6REAL=7NUMERIC=2DECIMAL=2FLOAT=2DOUBLE=2CHAR=0TEXT=0VARCHAR=0LONGVARCHAR=9BINARY=0VARBINARY=0 LONGVARBINARY=9BIT=1BLOB=9DATE=8TIME=8DATETIME=8TIMESTAMP=8#mappings for table creation CREATE_STRING=TEXTCREATE_INT=INTCREATE_DOUBLE=DOUBLECREATE_DATE=DATETIME DateFormat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss#database flagscheckUpperCaseNames=falsecheckLowerCaseNames=falsecheckForTable=truesetAutoCommit=truecreateIndex=false# All the reserved keywords for this databaseKeywords=\AND,\ASC,\BY,\DESC,\FROM,\GROUP,\INSERT,\ORDER,\SELECT,\UPDATE,\WHERE# The character to append to attribute names to avoid exceptions due to # clashes between keywords and attribute namesKeywordsMaskChar=_#flags for loading and saving instances using DatabaseLoader/Saver nominalToStringLimit=50idColumn=auto_generated_id配好之后在lib目录下加载一个要重新生成jar包需下载一个将这个压缩包解压之后置于C:\Users\ys\AppData\Local\Genuitec\MyEclipse 8.x Latest\dropins目录下，重新启动myeclipse，此时在WEKA项目中点右键出现build fat jar文件，点击进去之后，它会自动把引用的数据库连接包自动加载进去，生成一个weka-fat.jar包打开weka-fat.jar包，运行weka，就能和数据库连接了。
WEKA中文详细教程
Weka可以将分析结果导出为多种格式，如CSV、ARFF、LaTeX等，用户可以通过“文件”菜单 选择“导出数据”来导出数据。
数据清理
缺失值处理
Weka提供了多种方法来处理缺失值， 如删除含有缺失值的实例、填充缺失 值等。
异常值检测
Weka提供了多种异常值检测方法， 如基于距离的异常值检测、基于密度 的异常值检测等。
Weka中文详细教程
目录
• Weka简介 • 数据预处理 • 分类算法 • 关联规则挖掘 • 回归分析 • 聚类分析 • 特征选择与降维 • 模型评估与优化
01
Weka简介
Weka是什么
01 Weka是一款开源的数据挖掘软件，全称是 "Waikato Environment for Knowledge Analysis"，由新西兰怀卡托大学开发。
解释性强等优点。
使用Weka进行决策树 分类时，需要设置合 适的参数，如剪枝策 略、停止条件等，以 获得最佳分类效果。
决策树分类结果易于 理解和解释，能够为 决策提供有力支持。
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种 基于概率的分类算法， 通过计算不同类别的 概率来进行分类。
Weka中的朴素贝叶斯 分类器是一种基于贝 叶斯定理的简单分类 器，适用于特征之间 相互独立的场景。
08
模型评估与优化
交叉验证
01
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，通过将数据集分成多个子 集，然后使用其中的一部分子集训练模型，其余子集用于测试模型。
02
常见的交叉验证方法包括k-折交叉验证和留出交叉验证。在k-折交叉验证中， 数据集被分成k个大小相近的子集，每次使用其中的k-1个子集训练模型，剩余 一个子集用于测试。
weka使用教程
大数据导论实验报告
实验一
姓名abc
学号asadsdsa
报告日期
实验一
一．实验目的
1实验开源工具Weka的安装和熟悉；
2.数据理解，数据预处理的实验；
二．实验内容
1.weka介绍
2.数据理解
3.数据预处理
4.保存处理后的数据
三．实验过程
1.导入数据并修改选项
2.用weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues处理缺失值
3.用weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize离散化第一列数据
4.用weka.filters.unsupervised.instance.RemoveDuplicates删除重复数据
5.用weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize离散化第六列数据
6.用weka.filters.unsupervised.attribute.Normalize归一化数据
7.保存数据
四．实验结果与分析
1.数据清理后的对比图，上面的是处理前的图，下图是处理后的图
分析：通过两图对比可发现图一中缺失的数据在图二中已经添加上。
2.离散化第一行后的对比图，图片为离散化之后的效果图
分析：此次处理目标为第一列，可发现处理后‘age’这一列的数据离散化了。
3.删除重复数据之后的效果图
5.离散化第六列后的效果图
分析：此次处理目标为第六列，可清楚看到发生的变化6.归一化后的效果图
此次处理的目标是10,12,13,14列，即将未离散化的数值列进行归一化处理。
Ecipse中配置Weka
首先配置好Java环境，设置好路径，安装Eclipse，这里我用的是jdk1.6和Eclipse3.2.2．在Weka的官方网站上下载Weka的安装程序：/ml/weka/，在这里我用的是最新的稳定版Weka3.6.1．下载之后按照安装一般软件的方法将Weka安装好．安装后，在安装目录下有一个weka-src.jar包，里面是源代码，用winrar或winzip解压缩到任意目录．1、改变工作空间打开Eclipse，File－>Switch Workspace，设置自己的工作空间目录，例如：D:\workspace，以后编译运行等生成的文件都在此目录下．2、新建一个Java工程File－>New－>Project，选择Java Project点击Next，输入工程名字weka，点击Finish，如图：3、将程序导入到Eclipse中右键单击工程名weka，New－>Source Folder，在弹出窗口的Folder name一项中输入src，点击Finish，如图：此时可以看到工程weka下多了一个包src，右键单击包src，点击Import，选择General，如图：选择File System，点击Next，如图：选择程序所在的路径，该路径为：包weka-src.jar解压后的目录\src\main\java，注意在java 前打勾，点击Finish，如图：此时Eclipse开始拷贝源代码到工作目录下，等待一会，完成之后如图：此时有很多error，这是因为缺少包java-cup.jar，我们需要将包weka-src.jar解压后的目录中的lib文件夹拷贝到工程目录里，然后右键单击工程名weka，选择Properties，如图：此时选择Java Build Path，再选择Libraries，点击右边的Add JARs，在弹出的窗口中按路径找到weka\lib\java-cup.jar，点击该包，再点击OK，如图：Build之后就没有错误了．（如果还有错误，查看错误原因，如果还是因为缺少某个jar 包，那么就按照之前的方法将其导入工程）此时还有很多warning，不用管它，现在已可以在Eclipse中运行Weka中的程序．4、程序的运行，假设现在要运行NaiveBayesSimple（在包weka.classifiers.bayes中），如图：右键点击类名NaiveBayesSimple.java，选择Run As－>Run，如图：双击Java Application，main的设置如图：点击Arguments，进行参数设置，注意参数中的路径不能含有空格，建议将weka安装目录下的文件夹data拷贝到工程目录下，如图：设置完成后点击Apply，查看main中是否有异常，然后点击Run就可以执行了，如图：5、自己编程右键点击所编程序所在的包，New－>Class，如图：输入类名，通常会在public static void main和Generate comments前打勾，点击Finish就可以了，如图：6、Eclipse下单步执行：设置断点（双击相应语句的前面灰色条），右键单击要运行的类，点击Debug As－>Debug，设置main和Arguments，点击Debug．F5和F6单步执行：F5是每句执行，遇到函数调用语句也要进入到相应得函数内；F6把函数调用当作一条语句执行．F7返回函数的调用．。
weka连接数据库的说明文档
WEKA连接数据库的配置说明（mysql）1.安装weka2.在weka的安装目录下新建一个文件夹，名为‘lib’（备注：文件夹名可以是任意英文名）3.在lib文件中放入mysql的驱动程序，如：“mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar”；4.配置环境变量的‘系统变量’：（备注：两种方式，一种是直接配置绝对路径，一种是相对路径，任选一种）4.1）绝对路径：在变量classpath中追加mysql驱动程序的安装路径，如：“;F:\weka package\install_path\Weka-3-6\lib\mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar”4.2)相对路径：4.2.1）在系统变量中新增一个变量：名：WEKA_HOME值：F:\weka package\install_path\Weka-3-64.2.2）再在classpath中追加：“;%WEKA_HOME%\lib\mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar”(备注：两种方式在本质上是一样的，任选一种)重要说明：如果你的classpath是小写的，请改成大写的‘CLASSPATH’，经过验证，该系统变量名直接影响到是否配置成功；并且修改环境变量之后记得保存并重启计算机，否则可能修改不生效。
5.在weka的安装目录下，新建一个文件夹‘weka’，然后将安装目录下的‘weka.jar’解压到该文件夹下；（解压后会有三个文件：weka、java_cup、META-INF）（备注：可以删除weka.jar文件，同样用户可以根据所需保存到要其他地方，以备不时之需）6.在解压后的文件中找到“weka>experiment>DatabaseUtils.props”,将“DatabaseUtils.props”改成“DatabaseUtils.props.sample”（名字可以任意），再将“DatabaseUtils.props.mysql”改成“DatabaseUtils.props”（weka运行时会使用DatabaseUtils.props），并且打开这个文件，按照如下方式修改：在以上这段内容之后加上以下内容：（备注：由于weka仅支持名词型(nominal),数值型(numeric),字符串(string),日期(date).所以我们要将现在数据库中的数据类型对应到这四种类型上来）7.按照以上修改后保存文件；然后将“F:\weka package\install_path\Weka-3-6\weka\META-INF”文件下的“MANIFEST.MF”复制到和META-INF同级目录下，然后打开控制台，在控制台中进入到安装目录下的weka文件，输入命令“jar cfm weka.jar MANIFEST.MF java_cup weka”在该目录下会生成一个weka.jar 文件，再将该文件复制到weka的安装目录下。
数据挖掘开源工具weka简明教程
基于概率模型的分类方法，如Naive Bayes，适用于特征之间独立性较强的数据集。
贝叶斯
基于规则的分类方法，如JRip、OneR等，适用于可解释性要求较高的场景。
规则学习
支持多类别的分类问题，如SVM、Logistic回归等。
多类分类
分类算法
经典的聚类算法，将数据划分为K个簇，使每个数据点与其所在簇的中心点距离之和最小。
与Java集成
Weka是用Java编写的，因此可以方便地与Java集成，用户可以通过Java调用Weka的功能，或使用Weka提供的Java API进行二次开发。
与Excel集成
05
CHAPTER
实践案例
通过使用Weka的分类算法，可以有效地识别出信用卡交易中的欺诈行为，提高银行的风险管理能力。
总结词
客户细分是市场营销中的重要环节，能够帮助企业更好地了解客户需求和行为特征。Weka提供了多种聚类算法，如K-means、层次聚类等，可以对客户数据进行聚类分析，将客户群体划分为不同的细分市场。企业可以根据这些细分市场的特点和需求，制定更有针对性的市场策略，提高客户满意度和忠诚度。
详细描述
总结词
使用Weka进行股票价格预测
THANKS
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通过使用Weka的时间序列预测算法，可以对股票价格进行短期预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。
详细描述
股票价格预测是投资者关注的焦点之一，但由于市场复杂性和不确定性，预测难度较大。Weka提供了多种时间序列预测算法，如ARIMA、指数平滑等，可以对历史股票价格数据进行学习和预测，为投资者提供参考。当然，股票价格预测存在风险，投资者需要结合其他因素和市场情况做出决策。
使用Weka进行数据挖掘
Weka的安装配置及使用
例子：用Apriori算法(weka.associations.Apriori)寻找 bankdata-final.arff(600个实例)中的关联规则 目标： 挖掘出支持度在0.1到1之间，lift值超过1.5且lift值排在前 100位的关联规则。 操作： 在Preprocess选项卡中打开bank-data-final.arff，切换至 Associate选项卡，点击choose按钮后面的文本框， lowerBoundMinSupport设为0.1，upperBoundMinSupport设 为1，metricType设为 lift，minMetric设为1.5，numRules设 为100，其他选项保持默认
Explorer界面
(1).切换不同数据挖掘任务的面板 (2).数据源操作面板 (3).数据过滤（预处理）面板 (4).当前关系面板 (5).当前属性信息面板 (6).属性选择面板 (7).当前属性可视化面板
删除无意义的属性 属性的离散化 (1)整型的离散化：直接修改ARFF文件的属性定义 (2)浮点型的离散化：通过图形界面工具 Explorer→Preprocess→Filter→Choose→Weka.filters.unsuper vised.attribute.Discretize 实例： bank-data.arffbank-data-final.arff
mysqlsqlserveroracle等行的术语列的术语数据库理论记录字段统计学样本变量weka实例属性weka的数据类型numeric数值型nominal分类型枚举型string字符串型date时间型csv文件为了解析更多的二维数据weka提供了对csv文件的支持
1.安装WEKA 2.数据格式 3.数据预处理 4.关联规则 5.分类与回归 6.聚类 7.WEKA连接mysql数据库 8.在myeclipse中使用WEKA
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一、WEKA的安装
在WEKA的安装文件中有weka-3-6-9.exe和weka-3-6-9jre.exe，这两个软件我们安装一个即可，这里主要介绍weka-3-6-9.exe的安装步骤
1.安装Java运行环境
下载jdk-7u21-windows-i586.exe（最新版）安装包，双击安装包进行安装，根
据安装向导提示，点击下一步即可，安装完成以后可以通过命令提示符输入java
–version 进行验证，若出现如下图所示，表示安装成功。
2.配置环境变量
右击我的电脑，点击属性，出现如下界面：、
选择高级——>环境变量，如图所示：
出现环境变量配置界面：
双击Path，然后出现编辑系统变量窗口：
在变量值编辑框中，将光标移动至最后，添加一个分号“;”，然后将java的jdk安装路径追加到编辑框最后，我的系统中安装路径为：C:\Program
Files\Java\jdk1.7.0_21\bin，所以在编辑框最后写入：“; C:\Program
Files\Java\jdk1.7.0_21\bin”，即可完成环境变量的配置。
3.weka-3-6-9.exe
双击此文件开始进行安装，在出现的窗口中点击Next，然后点击I Agree，再点击Next，此时出现如下窗口，Browse左边的区域是WEKA的默认安装路径，我们可以点击Browse选择我们想要安装WEKA的位置，然后点击窗口下方的NEXT，也可以不点击Browse直接将WEKA安装到默认的目录下，即直接点击窗口下方的NEXT，在新出现的窗口中点击Install开始安装，等待几秒种后点击Next，
在新窗口中会有一个Start Weka单选框（默认情况下是选中的），如果我们想安装完成后就启动WEKA，那么我们就直接点击新窗口下方的FINISH 完成安装,如果我们不想立即启动WEKA可以单击Start Weka前面的单选框，然后点击FINISH即可完成安装，此时WEKA已经安装到我们的电脑中。
二、WEKA的启动
在开始程序中找到WEKA3.7.0(注意版本不同名称也不同，但都是叫WEKA……)，选择WEKA3.7(with console)，出现下图即安装成功：。