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# 1 启动 WEKA WEKA中新的菜单驱动的 GUI 继承了老的 GUI 选择器(类 weka.gui.GUIChooser) 的功能。它的MDI(`多文档界面`)外观,让所有打开的窗口更加明了。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4ae86b6f.png) 这个菜单包括六个部分。 1\. Program ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4ae9a0d8.png) + LogWindow 打开一 个日志 窗口 ,记录 输出 到 stdout 或 stderr 的内容。在 MS Windows 那样的 环境中,WEKA 不是从一个终端启动,这个就比较有 用。 + Exit 关闭WEKA。 2\. Applications 列出 WEKA 中主要的应用程序。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4aea7bad.png) + Explorer 使用 WEKA 探索数据的环境。(本 文档的其它部分将详细介绍这个环境) + Experimenter 运行算法试验、管理算法方案 之间的统计检验的环境。 + KnowledgeFlow 这个环境本质上和 Explorer 所支持的功能是一样的,但是它有一个可以拖放 的界面 。它 有一个 优势 ,就是 支持 增量学习(incremental learning)。 + SimpleCLI 提供了一个简单的命令行界面,从而可以在没有自带命令行的 操作系统中直接执行 WEKA 命令。 3\. Tools 其他有用的应用程序。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4aebc98e.png) + ArffViewer 一个 MDI 应用程序,使用电子 表格的形式来查看 ARFF 文件。 + SqlViewer 一个 SQL 工作表, 用来通过JDBC 查询数据库。 + EnsembleLibrary 生 成 集 成 式 选 择(Ensemble Selection)[5] 所需设置的界面。 4\. Visualization WEKA 中数据可视化的方法。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4aed51e8.png) + Plot 作出数据集的二维散点图。 + ROC 显示预先保存的 ROC 曲线。 + TreeVisualizer 显示一个有向图,例如一个决策树。 + GraphVisualizer 显示 XML、BIF 或 DOT 格式的图片,例如贝叶斯网络(Bayesian network)。 + BoundaryVisualizer 允许在二维空间中对分类器的决策边界进行可视化。 5\. Windows 所有已打开的窗口都列在这里。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4aee2a1d.png) + Minimize 最小化所有当前的窗口。 + Restore 还原所有最小化过的窗口。 6\. Help WEKA 的在线资源可以从这里找到。 ![](https://box.kancloud.cn/2016-01-22_56a1c4aef2eeb.png) + Weka homepage 打开一个浏览器窗口,显示 WEKA 的主页。 + Online documentation 链接到 WekaDoc 维基文档 [4]。 + HOWTOs, code snippets, etc. 通用的 WekaWiki [3],包括大量的例子, 以及开发和使用 WEKA 的基本知识(HOWTO)。 + Weka on Sourceforge WEKA 项目在 Sourceforge.net 的主页。 + SystemInfo 列出一些关于 Java/WEKA 环境的信息,例如 CLASSPATH。 + About 不光彩的`About`窗口。 如果从终端启动 WEKA,会有一些文字在终端窗口中出现。这些文字是可以忽略的, 除非某些东西出错了——这时它可以帮助找到错误的原因。(LogWindow 也可以显示那 些信息。) 这份文档也 可以从在线 的 WekaDoc Wiki [4] 中找到,它 将集中阐述 如何使用 Explorer,而不会逐个解释 WEKA 中的数据预处理工具和学习算法。要获得关于各种筛选 器(filter)和学习算法的更多信息,可参考 Data Mining [2] 一书。