WEKA：数据挖掘实践指南

这份指南以中文详解Weka数据挖掘工具的应用，涵盖关联规则、分类、聚类等操作步骤，并对Weka源代码研究提供一定参考。内容源自 http://maya.cs.depaul.edu/~classes/ect584/WEKA/k-means.html，经他人整理。

WEKA教程：数据挖掘入门指南 WEKA 简介 ... 数据集 ... 数据准备 ... 数据预处理 ... 分类 ... 聚类 ... 关联规则 ... 选择属性 ... 数据可视化 ... 知识流界面 ...

WEKA数据挖掘工具实用指南 数据预处理 Explorer – Preprocess: 数据清洗、转换等操作 Explorer – Select attributes: 属性选择，也可在Preprocess页面完成 数据可视化 Explorer – Visualize: 生成二维散布图 分类预测 Explorer – Classify: 应用分类算法 Experimenter: 比较不同分类算法的性能 其他功能 KnowledgeFlow: 支持批量和增量学习模式 Explorer – Associate: 进行关联分析 Explorer – Cluster: 进行聚类分析

数据挖掘实践指南 这份指南提供了数据挖掘实验室中一系列实验，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等常见任务。每个实验都包含详细步骤和代码示例，帮助您快速掌握数据挖掘技术。 实验列表 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机 聚类：K-Means算法、层次聚类 获取代码与数据 实验所需代码和数据集可通过实验室平台获取。

数据准备及文件格式转换是使用WEKA进行数据挖掘的第一步。开始时，我们常常需要将数据从CSV格式转换为ARFF格式。WEKA不仅支持CSV文件，还能通过JDBC访问数据库。在WEKA的“Explorer”界面中，我们可以进行数据预处理和分析。

详细介绍了Weka在关联分析、聚类分析、分类分析中的应用，并提供实验报告。

WEKA，一个面向数据挖掘的开源平台，汇集了众多机器学习算法，为用户提供强大的数据分析能力。

WEKA作为一款开放的数据挖掘平台，集成了多种能够执行数据挖掘任务的机器学习算法，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则，并提供交互式界面进行可视化呈现。如果您希望自己实现数据挖掘算法，请参考WEKA的接口文档。在WEKA中集成自定义算法或利用其方法开发可视化工具并不复杂。

聚类分析是将对象分配到不同的簇中，以使同一簇内的对象相似，不同簇间的对象则不相似。WEKA的“Explorer”界面提供了多种聚类分析工具，包括支持分类属性的K均值算法SimpleKMeans，分类属性的DBSCAN算法DBScan，基于混合模型的EM算法，K中心点算法FathestFirst，基于密度的OPTICS算法，概念聚类算法Cobweb，以及基于信息论的聚类算法sIB。另外，XMeans算法能够自动确定簇的个数，但不支持分类属性。