开始研究WEKA，一个开源java的数据挖掘工具。
HS沉寂这么多天，谁知道偏偏在我申请离职的时候给我安排了个任务，哎，无语。
于是，今天看了一天的Weka。
主要是看了HS提供的三个文章（E文，在google的帮助下看完的）：
还有一个中文文档：
还有一个E文的PPT（ ），还没仔细看。里面有个数据挖掘经常用到的软件的列表。
简单学会了Weka的用法。
weka就是一个工具，他根据用户输入的N组数据，通过用户指定的算法，如：回归分析、分类分析、聚类分析、邻近分析等，然后输出一个统计分析的结果。还可以使用测试数据对统计结果进行验证，以确认分析结果的可用性。
weka本身有一个GUI，通过java -jar weka.jar启动。然后点击Explorer启动子程序（我只学了Explorer）。
在weka explorer中点击OpenFile打开*.arff格式的数据。arff其实就是文本文件。
weka explorer顶部标签的第二个标签，可以进行分类相关的分析，如回归分析、分类分析、临近分析等。
利用第三个标签为集群相关的分析可以进行聚类分析等。
算法是在标签的Classifier中的Choose按钮中选择的，其中，
以树的形式展示分类分析是用：Classify->Choose->Classifiers->trees->J48; 对应java类（weka.classifiers.trees.J48;）
回归分析是：Classify->Choose->Classifiers->Functions->LinearRegression 刚刚注意到界面上有这个类（weka.classifiers.functions.LinearRegression），也许就是用java编程时要用到的。
聚类分析是：Cluster->Choose->clusterers->SimpleKMeans
邻近分析是：Classify->Choose->Classifiers->lazy->IBK
WEKA Explorer的使用，在文档（ ）中的WEKA Explorer一节中有很详细的介绍。请参考之。
通过Java可以很简单的进行API的调用：如下代码从一个arff文件中读取数据，然后进行了回归分析，然后打印了根据回归分析结果预测的某个房屋的价格：
import java.io.FileNotFoundException;import java.io.IOException;import weka.classifiers.functions.LinearRegression;import weka.core.Instances;public class Weka { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { String inputFile = "C:\\Documents and Settings\\Administrator\\My Documents\\Downloads\\weka-3-7-5\\weka-3-7-5\\my\\house.arff"; java.io.Reader r; try { r = new java.io.BufferedReader(new java.io.FileReader(inputFile)); Instances instances = new Instances(r); instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1); LinearRegression linearRegression = new LinearRegression(); linearRegression.buildClassifier(instances); double[] coef = linearRegression.coefficients(); double myHouseValue = (coef[0] * 3198) + (coef[1] * 9669) + (coef[2] * 5) + (coef[3] * 3) + (coef[4] * 1) + coef[6]; System.out.println(myHouseValue); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }}