Weka简介

Weka为数据挖掘的整个过程提供全面支持：
准备输入数据、统计评估学习方案、输入数据和学习效果的可视化

Weka包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：
处理方法：回归、分类、聚类、关联规则、属性选择

Weka输入数据的两种形式：

以ARFF格式为代表的文件
直接读取数据库表

使用Weka的三种方式：

将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据
使用已经学习到地模型对新实例进行预测
使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中地一种来进行预测

Weka GUI 选择器：

探索者 Explorer
实验者 Experimenter
知识流 KnowledgeFlow
简单命令行 Simple CLI