weka简介

1、weka的历史

　　1992年末，新西兰怀卡托大学计算机科学系Ian Written博士申请基金。

　　1993年获新西兰政府资助，并于同年开发出接口和基础架构。

　　1994年发布了第一个weka的内部版本。

　　1996年，第一个公开版本weka2.1发布。weka的早期版本主要采用C语言编写。

　　1997年，团队决定使用Java重新改写。Java允许用一个统一的接口来学习方案和方法的预处理和后处理，决定使用Java来代替C++或其他面向对象的语言，是因为Java编写的程序可以运行在绝大部分计算机上，而无须重新编译，更不需要修改源代码。weka已经测试过的平台包括Linux, Windows和Macintosh操作系统，甚至PDA。最后的可执行程序复制过来即可运行，完全绿色，不需求复杂安装。当然，Java也有其缺点，最大的问题是它在速度上有缺陷，执行一个Java程序比相应的C语言程序马上好几倍。

　　1999年，发布Java的weka 3版本。

　　2013年，weka的最新版本是3.7.8。

2、weka功能简介

　　weka系统汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具，以便用户能够快速灵活地将已有的处理方法应用于新的数据集。

　　weka主界面为weka GUI选择器，它通过右边的四个按钮提供四种主要的应用程序供用户选择，如图：

　　1）Explorer（探索者），系统提供的最容易使用的图像用户接口。通过选择菜单和填写表单，可以调用weka的所有功能。

　　虽然探索者界面使用很方便，但它也存在一个缺陷，要求它将所需数据全部一次读进内存，一旦用户打开某个数据集，就会读取全部数据。因此，这种批量方式仅适合处理中小规模的问题。而知识流刚好能够弥补这一缺陷。

　　2）KnowledgeFlow（知识流），使用增量方式的算法来处理大型数据集，用户可以定制处理数据流的方式和顺序。按照一定顺序将代表数据源、预处理工具、学习算法、评估手段和可视化模块的各构件组合在一起，形成数据流。

　　3）Experimenter（实验者），用于帮助用户解答实际应用分类和回归技术中遇到的一个基本问题—–对于一个已知问题，哪种方法及参数值能够取得最佳效果？尽管探索者界面也能通过交互完成这样的功能，但通过实验者界面，用户可以让处理过程实现自动化。实验者界面更加容易使用不同参数去设置分类器和过滤器，使之运行在一组数据集中，收集性能统计数据，实现重要的测试实验。