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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

EnvironmentforKnowledgeAnalysis），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

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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.Selectattributes.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.Openfile.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.OpenURL.请求一个存有数据的URL地址；

3.OpenDB.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。

3.1.3其他界面说明

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接下来的主界面中依次是Filter（筛选器），Currtentrelation（当前关

系）、Attributes（属性信息）、Selectedattribute（选中的属性信息）以及

Class（类信息），分别介绍如下：

Filter

在预处理阶段，可以定义筛选器来以各种方式对数据进行变换。Filter

一栏用于对各种筛选器进行必要设置。Filter一栏的左边是一个

Choose按钮。点击这个按钮就可选择Weka中的某个筛选器。用鼠

标左键点击这个choose左边的显示框，将出现GenericObjectEditor对话

框。用鼠标右键点击将出现一个菜单，你可从中选择，要么在

GenericObjectEditor对话框中显示相关属性，要么将当前的设置字符

复制到剪贴板。

Currtentrelation

显示当前打开的数据文件的基本信息：Relation（关系名），Instances

（实例数）以及Attributes（属性个数）。

Attributes

显示数据文件中的属性信息，并且包含四个操作按键：

1.All.所有