linux服务器中weka的使用教程

　　对于绝大多数科研工作者，以及数据工程师来说，使用MATLAB、R语言、Hadoop、spark等成熟的开发工具无疑是一个明智的选择，但是对于初步学习数据挖掘的人来说，直接上手这些专业且大型的开发工具往往有一定的难度而且也没有必要。这时对于香港服务器的使用者来说，weka无疑是一个不错的选择，接下来小编就带你一起走进weka，感受weka与众不同的魅力。

　　Weka在数据处理中具有其他的数据挖掘工具所不具备的优点，首先先来整体的介绍一下weka的背景知识，Weka的全名是怀卡托智能分析环境(来自于新西兰)，是一款免费的，完全开源的机器学习以及数据挖掘软件，Weka作为一个流行的数据挖掘工作平台，经过了多年的发展，它已经集合了大量的机器学习算法，同时用户可以根据自己的需要利用Weka的架构开发出更多的适合自己的任务的数据挖掘算法。其中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。

　　以下便是一些简单的weka操作流程：

　　1：数据格式的转换：

　　WEKA存储数据的格式是ARFF文件，这是一种ASCII文本文件，对于其他形式的文件需要转化为ARFF格式才可以进行更好的处理。

　　2：选择算法：

　　数据挖掘的核心是算法，weka中提供了许多数据挖掘中的核心算法，通过这些算法可以快速的实现聚类分析，这些算法包括：Canopy、cobweb、EM等算法。

　　3：主要应用

　　1)Explorer

　　用来进行数据实验、挖掘的环境，它提供了分类，聚类，关联规则，特征选择，数据可视化的功能。

　　2)Experimentor

　　用来进行实验，对不同学习方案进行数据测试的环境。

　　3)KnowledgeFlow

　　功能和Explorer差不多，不过提供的接口不同，用户可以使用拖拽的方式去建立实验方案。另外，它支持增量学习。

　　4)SimpleCLI

　　简单的命令行界面。

　　现在weka的简单使用教程就基本上介绍到这里了，感谢您的支持。

　　如果您还有什么不明确或者是不懂的地方，欢迎来新世界主机咨询了解，详情请咨询Skype:vpssj.net@hotmail.com 。我们必将竭诚为您服务。