作為一個免費、公開、開源的數據挖掘工作平臺，Weka集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習算法，包括預處理、分類、回歸、聚類、關聯規則以及在新的交互式界面上的可視化操作等；目前，Weka最新版本為weka-3-7-11，可以利用weka進行大數據的挖掘和分析處理。

• WEKA的全名是懷卡托智能分析環境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），其源代碼可從http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 得到。同時weka也是新西蘭的一種鳥名，而WEKA的主要開發者來自新西蘭。

• 2005年8月，在第11屆ACM SIGKDD

  國際會議上，懷卡托大學的WEKA小組榮獲了數據挖掘和知識探索領域的最高服務獎， WEKA系統得到了廣泛的認可，被譽為數據挖掘和機器學習歷史上的裏程碑，是現今最完備的數據挖掘工具之一。 WEKA的每月下載次數已超過萬次。

• Explorer 使用 WEKA 探索數據的環境。

• Experimenter

  運行算法試驗、管理算法方案之間的統計檢驗的環境。

• KnowledgeFlow 這個環境本質上和 Explorer 所支持的功能是一樣的，但是它有一個可以拖放的 界 面。 它有 一 個優 勢， 就 是支 持增 量 學 習（incremental learning）。

• SimpleCLI 提供了一個簡單的命令行界面，從而可以在沒有自帶命令行的操作系統中直接執行 WEKA 命令。

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從零開始學習weka數據挖掘