編程的朋友經常需要進行數據的挖掘，在大量沒有什么用處的數據中挖掘出有用的東西，而weka就是一個強大的數據挖掘工具，它將數據處理、算法和評估集為一體進行綜合的數據挖掘，小編這里帶來的是weka中文版，更方便用戶操作使用！
weka漢化版使用說明
在第2版weka中文版的 基礎上制作了第3版，暫定版本v0.3。將guichooser漢化完成。
考慮到大家還是習慣使用guichooser作為默認啟動界面，將RunWeka.ini中的設置恢復默認。但是為了支持中文，其中的編碼選項從cp1252改為utf-8，各位同學制作數據文件的時候可以保存為utf-8編碼。也可以自行去修改根目錄下的RunWeka.ini。
本次只發布了64位的版本，包含64位jre，在根目錄下的jre目錄，需要的可以自行安裝。解壓縮到任意目錄后，運行RunWeka.bat就可以了。
當然也有快捷方式可以用，但圖標因為路徑問題需要你自己重新設定一下。理論上將根目錄下的weka.jar提取出來覆蓋你之前安裝好的weka目錄中的weka.jar，即可實現weka漢化，32位和64位都可以用，但前提是你安裝的weka版本要是3.7.12。最好事先備份好你的weka.jar文件，出現問題可以恢復。
weka中怎樣加入自己的算法
1.編寫新算法，所編寫的新算法必須符合Weka 的接口標準。在此以從Weka中文站上下載的一個算法（模糊C均值聚類算法：FuzzyCMeans）的添加為例說明其具體過程。
2.由于FuzzyCMeans是聚類算法，所以直接將FuzzyCMeans.java 源程序考到 weka.clusterers 包下
3.再修改weka.gui.GenericObjectEditor.props ，在#Lists the Clusterers I want to choose from的weka.clusterers.Clusterer=\下加入：weka.clusterers.FuzzyCMeans
4、相應的修改weka.gui.GenericPropertiesCreator.props ，此去不用修改，因為包weka.clusterers已經存在，若加入新的包時則必須修改這里，加入新的包我試了一下，這樣加入之后，重新編譯，運行后，可以在weka的Explorer界面上的Cluster選項卡中的聚類算法中找到剛剛新添加的FuzzyCMeans算法。
添加過程簡單吧！關鍵問題是要弄清楚Weka的內核以及其接口標準，然后編寫出符合此規范的新算法。
weka中怎么連接數據庫
1）新建文件夾lib和文件夾weka，然后將mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar復制到lib文件夾中
2）“我的電腦”屬性，設置環境變量
新建變量WEKA_HOME=weka的安裝目錄，如（D:\Prgrams\weka-3.6）
在CLASSPATH變量中添加“;%WEKA_HOME%\lib\mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar”
3）將weka.jar解壓到weka文件夾(新建)中，然后進入weka\experiment，找到DatabaseUtils.props（缺省使用）將其重新命名備份；假設我們要連接的mysql數據庫，則將DatabaseUtils.props.mysql重新命名為DatabaseUtils.props，然后做如下修改：
# JDBC driver (comma-separated list)
#jdbcDriver=org.gjt.mm.mysql.Driver
修改為：jdbcDriver=com.mysql.jdbc.Driver
# database URL，保持不變
jdbcURL=jdbc:mysql://server_name:3306/database_name ~
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