Java中导入weka类库 引入weka的jar就可以了，把jar加到classpath下。 Eclipse:右键单击项目名，Build Path  Add External Archives，选weka.jar。

WEKA arff 实验数据集比较全数据挖掘实验的数据

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现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。以此为研究数据，利用数据挖掘的技术实现评价指标的筛选，即从10个指标中剔除对教学评价无用的指标。具体实现的内容应至少包括以下几个方面但不限于： （1）数据描述：利用盒图对每个指标数据进行描述性分析，画出10个指标的盒图：标注孤立点（如有）、最小值、Q1、中位数、Q3、最大值； （2）数据预处理：将每个连续型指标数据离散化为三个区间，级别从高到低分别为Excellent（用“E”表示）、Good（用“G”表示）、Fair（用“F”表示）；将总平均分离散为“A”、“B”、“C”三个等次，作为每门课程的类标签； （3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树中的指标）进行讨论分析； （5）总结与展望：对全文研究过程进行总结并指出存在的不足或努力方向。

PAGE / NUMPAGES 本文中使用的weka版本为3.6版本参阅的API也是3.6的 相关的包weka.jar,weka-src.jar,libsvm.jar.wlsvm.jar可以在以下链接下载 /s/1kTHW3un文档来自于网络搜索 在Eclipse项目中导入weka包本文中使用BP神经网络的算法只用添加weka.jar即可若要使用libsvm

WEKA源码分析及源代码

经常看到有人问，我想修改Weka里面的算法，我想把Weka的算法加到我自己的程序里面去，但是我该从哪里着手呢？于是，你需要阅读其源代码，而本文档就是你需要的领路人。

地理信息智能化处理 课程作业--蚁群算法及其应用 编程 关于数据挖掘软件WEKA的分析和总结.doc

weka-xgboost 此软件包需要在系统中。 该软件包与Weka> = 3.9.1兼容 它可以作为非官方软件包安装在Weka中（您可以从下载预构建软件包）。 可从Weka GUIChooser的“工具”菜单中获得GUI软件包管理器。 您可以通过选择右侧“非官方”框中的zip文件来安装软件包。 然后，Xgboost分类器应出现在weka资源管理器的“树”子菜单下。

该数据集合是进行WEKA学习的一个练习用数据集