Weka

Weka是基於java，用於數據挖掘和知識分析一個平台。來自世界各地的java愛好者們都可以把自己的算法放在這個平台上，然後從海量數據中發掘其背後隱藏的種種關係；開發並投入使用兩年左右的時間，但是已經是很多人受益，特別是擺脫了繁重的海量數據。

1。安裝

我安裝的是weka-3-4-10jre，雖然有3。5的版本，但是我們一般校園使用已經足夠。安裝方法很簡單，並且繼承了java 運行環境，不用擔心任何配置。版本據說提供了function接口，並且支持反編譯。用戶可用性以及擴展性很強。

2。操作環境

安裝完成，運行weka圖標（那只火鳥，也是weka名稱的由來），出現一個小型的GUI,提供了四種操作環境：CLI,Explorer,Experimenter,knowledgeflow。

其實四種操作基本原理都大同小異，只是提供的environment不一樣。看自己平時熟悉使用什麼，比如喜歡直接用代碼的朋友一定熱衷於：CLI，喜歡圖標的傾情於:Knowledgeflow，通常功能形控制的:explorer,experimenter感覺和explorer類似，致使支持格式不一樣。

3.一般我們重點使用explorer：

打開後，我們可以看到頂層的六個標籤，分別是：Preprocess、Classify、Cluster、Associate、 Select attributes、Visualize。在preprocess裡面有個open控件，是用來打開sourcefile的，weka支持的文檔格式為.arff，其實是一個文本數據集。也支持URL或者DB打開方式，並且支持數據轉換。

打開數據文件後，可以使用Filter進行一下過濾，相當於「預處理的預處理」。Filter提供了許多算法來過濾數據，比如 filters/unsupervised/instance/normalize應該是一個標準化的算法。當然，也可以編寫你自己的算法!
這時窗體上已經給出這個數據集的一些基本特徵了，比如有多少屬性，各屬性的一些簡單統計量，右下方還給出一些可視化效果比如柱狀圖。通過這些可以初步瞭解這個數據集了。

接下來的兩個標籤頁是classify(分類)和cluster(聚類)，接觸數據挖掘的人對它們一定不會陌生。同樣Weka有許多分類和聚類算法可供選擇，在這裡面稱為clasifier和clusterer。不過Weka提供的classify功能似乎還不夠靈活，只能定長度和定頻率地分類。但這個關係不大，現在很多數據處理軟件都可以做到這個，比如excel。Cluster功能強大，提供了許多巧妙的聚類算法，選定一個算法，給出你所需要生成的聚類數目，就可以自動完成。

4。Associate！

這是一個用於發掘Associate Rules(關聯規則)的模塊。

將前面導入的數據使用Associator進行發掘，就可以發現其中無數隱藏的關係。Weka-3 -4提供了Apriori、PredictiveApriori、Tertius三種關聯規則發掘算法，不過我感覺這已經夠用了。選定一個算法，進行一些必要的設置，包括支持度上界、下界，每次運算的支持度遞減值，等等。另外一個重要的參數：所需要生成的關聯規則個數。Weka居然問想生成多少關聯規則!
參數設置完成，點Start，10條關聯規則已經生成，你還可以分析一下哪些規則比較有用，哪一條有潛在收益，這就需要business sense了。