Weka
Weka是一款数据挖掘开源软件，由新西兰怀卡托大学开发的智能分析系统（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。Weka同时也是一种只在新西兰生存的鸟，它不会飞，但是拥有好奇的天性。
Weka是用Java写成的，安装需要jdk，它可以运行于几乎所有的操作平台,包括Linux，Windows等操作系统。
Weka平台提供一个统一界面，汇集了当今最经典的机器学习算法及数据预处理工具。做为知识获取的完整系统,包括了数据输入、预处理、知识获取、模式评估等环节，以及对数据及学习结果的可视化操作。并且可以通过对不同的学习方法所得出的结果进行比较，找出解决当前问题的最佳算法。Weka集成了数据挖掘任务相关的机器学习算法。这些算法可以直接应用于数据集，或者你也可以自己编写Java代码调用它们。Weka包含各种用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化的工具。它也非常适合用于开发新的机器学习方法。
2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）
Weka存储数据的格式是ARFF（Attribute-RelationFile Format）文件，这是一种ASCII文本文件
Weka界面
- Explorer，WEKA中进行数据探索的软件环境。
- Experimenter，针对基于不同数据集的不同机器学习方法进行实验和统计测试，大规模性能比较
- KnowledgeFlow，功能和Explorer类似，但是使用拖拽的方式进行操作，同时它还支持增量学习。
- Workbench，包含了其他应用的组合，可供用户选择使用。为其他的界面提供了统一的操作接口
- SimpleCLI，一个简易的命令行接口，可以在不支持命令行的操作系统中直接调用Weka命令。
Weka数据
Weka与许多数据分析软件一样，Weka所处理的数据集是一个二维的表格.
Weka处理的数据表格中，一个横行称为一个实例（Instance）,竖行代表一个属性（Arrtibute），数据表格称为一个数据集，在weka看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation）
ARFF文件示例
数据集中的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的属性名称和数据类型
Explorer
Explorer是Weka的主要图形用户界面，包括预处理、分类、聚类、关联、属性选择以及可视化。
区域4，可以看到当前的特征、样本信息，并提供了特征选择和删除的功能。在区域4用鼠标选择单个特征后，
区域5将显示该特征的信息。包括最小值、最大值、期望和标准差。
区域6提供了可视化功能，选择特征后，该区域将显示特征值在各个区间的分布情况，不同的类别标签以不同的颜色显示。
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