清华大学软件学院的第二次数据挖掘大作业，挺适合想练手 Weka 的你。内容主要围绕几个经典的分类算法和 关联规则挖掘，上手快、资料也多，适合新手熟悉工具的同时理解算法思路。

Weka 的关联规则挖掘操作还算直观，像 Apriori 算法，只要理解了最小支持度和置信度这些基本概念，用起来不难。比如设置 minSupport=0.1，容易就能跑出一堆有趣的规则。

分类算法部分，也有不少能玩的，比如 J48 和 NaiveBayes，适合对比体验不同模型的输出效果。你可以用自带的 weather.arff 文件跑一跑，效果挺直观的。

几个相关链接也挺有用，像WEKA 关联规则挖掘教程就比较系统，讲得也清楚，跟着做一遍基本就能上手。

嗯，如果你是第一次接触 数据挖掘，又刚开始玩 Weka，这个作业资源挺合适的。建议配合图形界面+命令行双模式学习，效率更高。

对了，关联规则的参数设置也别忽略，推荐你看看这篇参数设置实战，细节讲得到位。