Weka 一套強而有力的資料探勘軟體
包含數十種資料探勘常用的演算法，短短15分鐘就可以學會了！
PS：在學這個軟體之前，請先擁有資料探勘演算法的基本概念
請依照自己的作業系統安裝適合的版本
這邊，只會介紹Explorer（因為我也只會這個啦 XD）
請點開 Explorer，會看到操作介面
這邊可以看到，Weka提供了 下面功能：
前處理（Preprocess）
分類法則（Classify）
叢集（Cluster）
關連分析（Associate）
屬性篩選（Select attributes）
視覺化（Visualize）
一開始一定要先經過前處理這一段，導入我們需要分析的資料
注意：
如果你是Excel檔案的話，記得轉存成CSV（逗點分割）
另外，第一行記得要給欄位名稱喔！
導入後你就可以看到很酷的基本資料分析，這邊採用內建的Iris資料庫
資料集的基本資料
資料的屬性列表
可以勾選屬性，然後刪除（Remove）
有每個屬性的敘述性統計
注意：Weka只有分：類別尺度、數字型、字串型 三種資料型態
每個屬性在的分類狀況
點一下選擇（Choose）
可以看到一票的過濾方式，也就是前處理啦！
這裡頭有兩個會常用的的預先處理方式
Normalize()：將連續型的資料進行標準化
Discretize()：用MDL(Minimum Description Length)方法，將連續型資料離散化
以上為Weka前處理的基本介紹
