① weka&數據挖掘：Weka裡面有很多的演算法，但是Weka並沒有給出演算法如何實現的，有沒有相關的論文可以看看啊！
我覺得直接看源碼比較容易理解，WEKA是開源的
如果你要信息增益的話看這個：
http://www.360doc.com/content/09/1010/11/79028_7055867.shtml
② 使用weka可以分析資料庫資料，然後是不是把分析的資料進行輸出，這樣就算數據挖掘
按照分析需求，使用weka中原有的演算法對數據進行處理，得到分析結果。結果可以是文字描述，也可以是可視化圖形等等。
③ 數據挖掘WEKA工具怎樣來用來進行文本分類有800多個測試文本，求大神給出具體的步驟和通俗易懂的
第一步，你要有中文的數據集；
第二步，數據集要准備成weka能處理的結構，這很好做到，你把數據集壓縮了就行了，因為它要求的格式是，一個類別的文件放一個文件夾下。但是還有一個問題，你的機器往往沒那麼多內存去處理這個數據集，那麼你可以選幾個類別出來，在每個類別中放幾十個文檔來做就可以了。
第三步，分詞。
第四步，使用weka wiki中的例子將數據集轉換成arff格式。
weka是一種機器學習演算法的集合，它可以用於分類，預測等。由於weka支持的數據格式是arff或csv的格式，因此在進行weka實驗的時候必須進行數據的預處理。一般，我們可以在EXCEL裡面導入TXT，然後另存為.CSV格式的文件（這個格式WEKA也是可以識別的），然後打開WEKA，–》TOOL–》 arffviewer中打開剛才的.CSV文件，另存為.arff就OK了！
④ Weka研究有什麼用途
weka是數據挖掘的平台之一，weka中集成了很多演算法，主要用於數據挖掘方面，例如人臉識別，文本識別以及基因工程等等。演算法不同，效果不同，這就要仔細研究了。
⑤ weka進行數據挖掘分類
分類得出的決策樹只顯示了一部
⑥ 關於weka數據挖掘預處理的問題
有監督，就是結果已經知道，在這個結果下去預測模型
無監督結果不知道，比如聚類演算法，利用數據本身的結構情況來判斷分類
⑦ weka數據挖掘遇到問題
找到eclipse 的快捷方式，右鍵，屬性，
在把啟動
eclipse.exe
命令改成
eclipse.exe --vmargs -Xss256m -Xmx512m
⑧ 關於數據挖掘軟體《weka》關聯規則挖掘功能
先把各個屬性的取值都是0的那些給去掉，剩下的就是取值為1了吧。
⑨ 為什麼有了SAS，WEKA等功能強大的數據分析挖掘軟體，還需要R，PYTHON
1.R是用於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具；
2.Weka可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體，但用起來並不方便，界面也簡單了點；
3.Tanagra 是使用圖形界面的數據挖掘軟體；
4.RapidMiner現在流行的勢頭在上升，但它的操作方式和商用軟體差別較大，不支持分析流程圖的方式，當包含的運算符比較多的時候就不容易查看了；
5.KNIME和Orange看起來都不錯，Orange界面看上去很清爽，但我發現它不支持中 文。推薦KNIME，同時安裝Weka和R擴展包。
對於普通用戶可以選 用界面友好易於使用的軟體，對於希望從事演算法開發的用戶則可以根據軟體開發工具不同（Java、R、C++、Python等）來選擇相應的軟體。
⑩ 用weka進行數據挖掘，其中使用到了Id3和J48，為什麼結果會很不一樣
不同演算法的結果當然會不一樣
J48是簡單演算法，按照樹枝分類法來分析數據。假如a=3，b=4，在j48做training的時候就會記錄：x<=3為a，x>3為b
可能你的數據不適合j48這種演算法
個人推薦在function中的svm演算法,很靈活