クイックスタート

１．ダウンロードページから適切なパッケージをダウンロードする

オラクルのJava（1.5以上）実行環境がインストールされていることを前提としているため，これらのヴァージョンが利用可能か，手元のPCあるいは計算機の管理者に確認して下さい．

２．インストールを行う

パッケージインストールには，Windowsなどで管理者権限が必要となることがあります．
ZIPファイルを展開する場合は，Java実行環境がインストールされていることを確認し，ユーザ権限でユーザのホーム領域などへ展開して使うことが出来ます．

パッケージの展開を行うことで，コマンドラインやスクリプトからの利用が可能になります．
コマンドラインでGUI Chooserを起動する場合は，以下のように起動します．

$java -jar weka.jar

３．メニューあるいはコマンドラインからweka(GUI)を起動する

対話的にデータマイニングに必要な操作を行うExploer，実行の流れを可視化して実行するKnowledge Flowを用いて，データの処理を行います．
入力データはCSVやRDBからも行えますが，属性情報などを整えるためにExplorerで読み込み→フィルタ処理→保存→編集という作業を繰り返す必要があります．

実行例：

    • Knowledge Flow(KF)での各種アルゴリズム実行手順（入門編）

KFは商用データマイニングツールによく見られる処理を意味するアイコン同士を接続して，一連の動作を実行させるGUIです． 入門編では，データの読み込みから分類学習（決定木）の実行，実行結果の表示について解説してあります．
実行例では，入力ファイルの形式はカンマ区切り(CSV)としてあります．

KFおよびExplorerのPreprocessでは，各種フィルタ(Filtersあるいはweka.filters.*)を用いることによって， データの加工のみを行うことも可能です．この資料では，クラスタの付加について解説しています．

 

分類に寄与する属性（特徴，変量とも呼ぶ）を選択するためのExplorerのPreprocess（前処理）パネルにおける属性選択フィルタの実行方法です．前述のKnowledge Flowでのフィルタ適用と同様にKFでの実行も可能です．
（※Attribute Selection（属性選択）は，探索手法と評価手法の組み合わせによって，数時間以上の実行時間がかかることがあります）