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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
同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。
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。
我学习的过程中会持续把有用的教材上传...
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调用weka API写了两个java程序,很基本:
package cn.edu.xmu.bdm.wekainjava.test;import java.io.FileReader;import weka.core.Instances;/** * desc:试试Weka中最基本最重要的Instance类 * InstanceTest * @version 1.0 2011/12/13 * @author chenwq * */public class InstanceTest { public static Instances getFileInstances(String fileName) throws Exception { FileReader frData = new FileReader(fileName); Instances data = new Instances(frData); return data; } public static void main(String[] args) throws Exception { Instances instances = getFileInstances("C:\\Program Files\\Weka-3-6\\data\\bank-data-final.arff"); // 把数据集全部输入出 // System.out.println( instances ); // 用numInstances可以获得数据集中有多少样本 for (int i = 0; i < instances.numInstances(); i++) { // instance( i )是得到第i个样本 System.out.println(instances.instance(i)); } }}
package cn.edu.xmu.bdm.wekainjava.test;/** * desc:试试Weka的决策树类 * J48Test * @version 1.0 2011/12/13 * @author chenwq * */import java.io.File;import java.io.IOException;import weka.classifiers.Classifier;import weka.classifiers.trees.J48;import weka.core.Instances;import weka.core.converters.ArffLoader;public class J48Test { /** * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { Classifier m_classifier = new J48(); File inputFile = new File("C:\\Program Files\\Weka-3-6\\data\\cpu.with.vendor.arff");//训练语料文件 ArffLoader atf = new ArffLoader(); atf.setFile(inputFile); Instances instancesTrain = atf.getDataSet(); // 读入训练文件 inputFile = new File("C:\\Program Files\\Weka-3-6\\data\\cpu.with.vendor.arff");//测试语料文件 atf.setFile(inputFile); Instances instancesTest = atf.getDataSet(); // 读入测试文件 instancesTest.setClassIndex(0); //设置分类属性所在行号（第一行为0号），instancesTest.numAttributes()可以取得属性总数 double sum = instancesTest.numInstances(),//测试语料实例数 right = 0.0f; instancesTrain.setClassIndex(0); m_classifier.buildClassifier(instancesTrain); //训练 for(int i = 0;i
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