数据挖掘中文教程

WEKA全称怀卡托智能分析环境，源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka获取。WEKA是新西兰的一种鸟名，其主要开发者也来自新西兰。作为公开的数据挖掘工作平台，WEKA集成了多种机器学习算法，涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及交互式可视化。想要实现数据挖掘算法或集成自己的方法到WEKA中，并不是一件困难的事情。

WEKA，全称为怀卡托智能分析环境，是由新西兰怀卡托大学开发的开源数据挖掘工具。自2005年获得国际数据挖掘与知识探索领域的最高服务奖以来，WEKA已成为数据挖掘和机器学习领域的重要工具。其功能涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联分析等多个方面，并提供直观的交互式界面，方便用户进行数据可视化操作。本教程详细介绍了WEKA的数据格式、ARFF文件结构、数据准备与预处理、属性选择与特征工程、可视化分析以及分类预测等关键内容。

数据挖掘的新手利器就是这个——WEKA 的中文教程。不用你折腾英文文档，讲得挺清楚，从基础的数据格式到分类、回归、聚类、关联规则，全都有，还配了具体例子，操作起来也比较简单，适合上手快。数据是用ARFF格式保存的，其实也就是一个带注释的文本表格，像 Excel 的 CSV 差不多。头部定义字段，后面直接列数据。嗯，习惯之后还挺顺手。教程里讲了不少算法，像决策树、随机森林、Apriori啥的，WEKA 都有集成。直接点几下就能跑模型，效果还不错。比如做个邮件分类、做个推荐系统，用这个完全没压力。还有聚类也能玩，常用的 K 均值啊、层次聚类都支持。你要是搞客户分群、基因表达这些场景，它能帮上大忙。

选择聚类数据挖掘任务时，可使用WEKA工具。在WEKA中，用户可以通过不同的算法进行聚类操作，具体步骤如下：首先，导入数据集，然后选择聚类算法，最后进行聚类分析。常用的聚类算法包括K-Means、EM等。每种算法都有其特点和适用场景，用户可以根据实际需求选择合适的算法。

英文版的 SAS 数据挖掘教程，内容蛮实在的，比较适合想提升数据和英文阅读能力的你。全英文界面，刚开始看有点慢，但慢慢就能习惯，顺便练练技术英文也不错。教程里的例子讲得挺清楚，是那部分分类算法的流程图，还附带一些真实业务场景，像客户流失预测那一类，照着做一遍就通了。SAS操作不算复杂，只要熟一点PROC的用法，基本能应付大多数任务。想快速入门，推荐先看SAS 数据挖掘简介，蛮基础的，适合打底。学完之后你会对模型评估、变量选择这些概念更清楚。英文版的文档多是企业实战，逻辑性强，适合想系统掌握的你。哦对了，SAS 本身偏商业场景多，学会后可以在市场、医疗数据甚至金融建模这块用上。如果你之前接触过S

提供详尽易懂的Matlab中文教程，助您深入掌握MATLAB语言。

SAS（统计分析系统）是国际公认的统计分析软件，由美国北卡罗来纳州立大学开发。SAS历经多年发展，现已广泛应用于各领域。

PowerDesigner 的中文教程，chm 格式，打开就能看，挺适合刚上手 UML 的你。这个工具功能全，界面也不复杂，建模时候拖拖拽拽，思路清晰多了。嗯，最关键的是教程写得还比较细，基本每个模块都有举例。 PowerDesigner 的中文教程，chm 格式，打开就能看，挺适合刚上手UML的你。这个工具功能全，界面也不复杂，建模时候拖拖拽拽，思路清晰多了。嗯，最关键的是教程写得还比较细，基本每个模块都有举例。 你要是平时接触Oracle或者MySQL，它也有一套适配的建模逻辑，像是这种多库兼容的工具，用起来还是蛮省心的。尤其对数据库结构图头大的同学，真的挺友好。 除了教程本身，还有不少配

中文版的 ZooKeeper 教程，挺适合刚上手这块分布式协调工具的朋友们。讲得比较清楚，从环境搭建、配置，到常见的使用场景，像是分布式锁、命名服务、配置管理这些，都有涉及。整体内容偏实用，适合边看边动手试试。ZooKeeper 的分布式协调能力，真的是在多节点系统里不可或缺的存在。比如你要做一个服务注册中心，就可以用它来实现服务的自动发现和状态监听。配置个 zoo.cfg 文件，起个节点就能玩起来。内容不是那种枯燥的文档风，也比较接地气，适合没接触过 ZooKeeper 的人来了解下它到底能干嘛、怎么干。另外，如果你对类似系统也感兴趣，推荐你顺手看看下面这些相关资料，比如 Hadoop 的适