Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），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。该文件中包含weka开发的所有类和接口的详细说明。

Java使用WekaAPI的源码，参考：数据挖掘与机器学习Weka应用技术与实践。

从官网上下的weka3.6稳定版，里面包括jar包，源代码和api文档，还有一些辅助的使用说明

RmiJdbc.jar java 开发 ，连接数据库驱动 Weka 也会用到 。

摘 要: Weka工作平台拥有一个进行数据挖掘任务的图形用户界面和可视工具。文中针对具体实例，就Apriori算法使 用weka加以详细阐述。

NULL 博文链接：https://rangerwolf.iteye.com/blog/2012870

WEKA使用指南 中文版，数据挖掘不错的软件

Practical Machine Learning Tools and Techniques（Wake教程，第四版）

weka-3-8-2下载exe

基本的关联分析操作 Soybean数据的关联分析 用“Explorer”打开“soybean.arff”后，切换到“Associate”选项卡。默认关联规则分析是用Apriori算法。 点“Choose”右边的文本框修改默认的参数，弹出的窗口中点“More”可以看到各参数的说明。 点击“Start”按钮开始关联分析。 WEKA中关联分析的过程 假设最小置信度设定为0.9，支持度上限1，支持度下限0.1： 从数据项的支持度上限100%-5%开始，逐步递减5％，直到至少有满足置信度条件（即≥90%）的10条规则，或者支持度达到了10%的下限。