weka机器学习的简单介绍
本篇文章给大家分享weka机器学习，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
八个最佳的数据中心开源挖掘工具?
1、QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开***基本构件。数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi，思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
2、VirtEngine： 一款全面的开源CMP，支持IaaS、PaaS和SaaS，致力于提供强大的自助服务功能和可扩展性，无论公有云还是私有云，都能轻松构建。 openQRM： 一款免费且功能强大的开源平台，专为异构数据中心设计，自动化工作流程与专业级监控相结合，确保资源的最佳使用。
3、宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看***才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
急救!机器学习/数据挖掘方面weka关于Instance的对象的问题
1、说明没有这样的构造函数。我印象中是先构造一个instance 对象，然后慢慢添加这个实例变量属性。
2、Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上，这就使得其具有进行大数据 处理的能力，也是Mahout最大的优势所在。
weka怎么把csv转化为arff
在explorer里打开，然后sava成.arff的文件。weka可以自己转换。
首先将你的excel文件另存为.csv格式。如果包括多张工作表就每张另存为一个.csv文件；之后使用weka explorer的预处理面板（preprocess），打开.csv文件；将导入的文件另存为.arff。当然直接用.csv也行，如果weka版本够新的话。
第三步：将excel中，以csv的后缀名保存，然后用weka打开。第四步：将数值属性离散化，点击ALL，点击CHOOSE，选择discretize，然后apply离散化后，保存为arff格式。第五步：用UltreEdit打开这个arff文档，然后将第58个属性yn中的数值属性改为{0，1}，保存为arff格式。
把txt的后缀名改为csv，然后再用weka自带的tool里的arffview打开该csv文件，然后另存为arff就可以了。
关于weka机器学习，以及的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
