Weka-3-8.zip

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基于weka平台的决策树算法设计与实现 是一篇博士论文 很不错，介绍很详细

测试数据集，可以将它转换成.arff格式，具体转换方式见weka入门使用教程

基于数据分析，利用weka软件和决策数原理，对数据进行分析挖掘，根据人体的不同特征信息因素进行分类挖掘。

数据挖掘实验，老师布置的作业，希望能给你帮助

适合WEKA初学者

weka-src3.8.4完整资源包，可直接用eclipse加载运行。 配套Java版本 1.8.0_221。完美适配，不报错。

经过整理的Weka源代码分析，具有很高的参考价值，对很多算法进行详细的分析

目录 Weka 开发［1］－Instances类 1 Weka开发［2］－分类器类 2 Weka开发［3］－Evaluation类 3 Weka开发［4］－特征选择 4 Weka开发［5］－半监督算法 6 Weka开发［0］－导入Weka包 8 半监督算法工具SVMlin使用 12 半监督算法工具SVMlin读取数据代码介绍 14 Weka开发［6］－参数设置 16 Weka开发［7］－LibSVM 17 Weka开发［８］－ID3源码介绍 18 Weka开发［9］—KMeans源码介绍 21 Weka开发［10］—NBTree源码介绍 25 Weka开发［11］—J48源代码介绍 31 Weka开发［13］－Ensemble 39 Weka开发［14］－AdaBoost源代码介绍 42 Weka开发［15］－ZeroR源代码介绍（入门篇） 45 Multi-Label Classification(多标签分类) 介绍 47 Weka开发［16］－OneR源代码介绍 47 Weka开发［-1］——在你的代码中使用Weka 51 挖掘多标签数据综述(multi-label data mining)[Available] 62 数据流-移动超平面(HyperPlane)构造 63 Weka开发［17］——关联规则之Apriori 66 Weka开发［18］——寻找K个邻居 67 Weka开发［19］——NaiveBayes源代码分析 69 Weka开发［20］——IB1源代码分析 74 Weka开发［21］——IBk(KNN)源代码分析 77 Weka开发［22］——REPTree源代码分析（1） 81 Weka开发［23］——PART源代码分析 94 Weka开发［24］——Apriori源代码分析(1) 101 Weka开发［24］——Apriori源代码分析(2) 106 Weka开发［25］——Bagging源代码分析 112 Weka开发［26］——Voting源代码分析 116 Weka开发［27］——SMO源代码分析［1］ 122 Weka开发［27］——SMO源代码分析［2］ 127 weka开发［27］——SMO源代码分析［3］ 132 Weka开发［27］——SMO源代码分析［4］ 138