几种数据挖掘算法的区别，真的是多人一开始搞不太清楚。分类和聚类，听着像亲戚，其实做的事不一样。前者是“你早知道你有几个篮子”，比如给客户打标签；后者是“我也不知道你们该归哪，先看相似的抱一块”。预测和回归也一样，都是预测未来数据，差别是一个关注“它属于哪类”，一个关心“它是多少”。蛮适合你在做用户行为或销售预估时用，模型选得对，结果真的能帮你省不少功夫。

WEKA 的分类与回归那篇教程讲得还挺细，从怎么喂数据到模型评估都有，适合刚上手的朋友；点这看详细。

另外逻辑回归也挺好用，尤其是你做一些二分类的问题，比如是否购买、是否流失，逻辑回归够快，解释性也不错；这篇也可以看看，讲得蛮清楚。

如果你刚好在搭数据挖掘项目，或者模型训练这块还不熟，建议你先搞懂这些概念，选对算法比一开始猛堆数据靠谱得多。