weka下载安装教程

前言介绍

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。