学习weka（1）：weka软件安装使用教程

前言介绍

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Weka 的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是 SPSS 公司商业数据挖掘产品–Clementine ）的，基于 JAVA 环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写 WEKA 也是新西兰独有的一种鸟名（新西兰秧鸡），而 Weka 的主要开发者同时恰好来自新西兰的怀卡托大学（The University of Waikato）。

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 16 年的发展历史）。Weka 的每月下载次数已超过万次。

1、安装 weka

1.1 安装环境

win10
已经安装了 jdk

1.2 下载

找到weka 官网，找到如下下载界面，点击 download：

点击后可以打开如下界面，下载可以分为三个选项：

这里简单说一下这三个版本的区别：

stable version：是稳定版本，当前是 3.8 版本
developer version：开发者版本，也就是最新版本，当前版本是 3.9 版本，拥有更多的功能，但是也可能存在一些未解决的 bug
old version：历史版本，指的是 3.7 及以前的版本

我用的是稳定版本，大家可以根据自己的需求去下载自己想要的版本。

安装比较简单，一路 next 即可：

1.3 安装目录说明

打开安装目录，说一下安装目录的各个子目录作用，如下图：

还有目录下各个文档程序相关说明：

1.4 documentation.html

仔细看了这个内容还挺重要的，这里重点提一下，尤其是不熟悉 weka 的新手，打开这个网页，可以看到如下所示：

其中比较关键的是 weka 的 java 包 API 文档，如果要集成到 java 开发环境中，这个还是比较关键的，不过因为是英文的，看起来略微有些困难。

2、软件界面基本介绍

打开 weka，可以得到如下界面：

如上所示，weka 的 GUI 界面包含 4 个菜单选项和右边五个应用选项，下面来一一说明一下。

2.1 weka 菜单

（1）Program（程序）

LogWindow：日志窗口，打开一个日志窗口，捕获所有的 stdout 或者 stderr 输出。在 Windows 环境下，如果不带控制台输出启动 Weka，日志窗口比较有用。
Memory usage：打开一个显示内存使用情况的窗口，如果用户发现内存占用过大，可单击窗口右边的 GC 按钮，启动垃圾回收器。
Settings：设置，可以设置图形界面的风格和网络超时时间。
Exit：退出，退出 GUI 选择器。

（2）Visualization（可视化）

Plot：散点图，绘制数据集的 2D 散点图。
ROC：受试者工作特征曲线，显示预先保存的 ROC 曲线。
TreeVisualizer：树结构可视化，显示有向图，例如，决策树
GraphVisualizer：图结构可视化，显示 XML、BIF 或 DOT 格式的图，例如，贝叶斯网络。
BoundaryVisualizer：边界可视化，显示二维空间中分类器决策边界的可视化。

（3）Tools（工具）

Package manager：包管理器，允许用户选择安装感兴趣或需要的软件包。
ArffViewer ARFF：文件查看器，以电子表格形式查看 ARFF 文件的 MDI 应用。
SqlViewer SQL：查看器通过 JDBC 查询数据库的简单窗口，支持连接数据库，执行 SQL 语句，并显示结果。
Bayes net editor：贝叶斯网络编辑器，一个用于编辑、可视化和学习贝叶斯网络的应用。

（4）Help（帮助）

Weka Homepage Weka：主页，在浏览器中打开 WEKA 主页。
HOWTOs, code snippets, etc.：WekaWiki，其中包含许多关于 WEKA 开发和使用的示例和指南。
Weka on Sourceforge：Weka 项目在 Sourceforge.net 网站上上的主页。
SystemInfo：系统信息，显示关于 Java/WEKA 环境的内部信息，例如，CLASSPATH。

2.2 application（应用程序）

Explorer 探索者界面，WEKA 中用于数据探索的软件环境。
Experimenter 实验者界面，针对不同的机器学习方法进行实验和统计测试。
KnowledgeFlow 知识流界面，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 工作台界面，包含了其他界面的组合。
SimpleCLI 简单命令行界面，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。