作为一个免费、公开、开源的数据挖掘工作平台，Weka集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化操作等；目前，Weka最新版本为weka-3-7-11，可以利用weka进行大数据的挖掘和分析处理。
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），其源代码可从http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。
2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的WEKA小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖， WEKA系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一。 WEKA的每月下载次数已超过万次。
Explorer 使用 WEKA 探索数据的环境。
Experimenter 运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境。
KnowledgeFlow 这个环境本质上和 Explorer 所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的 界 面。 它有 一 个优 势， 就 是支 持增 量 学 习（incremental learning）。
SimpleCLI 提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行 WEKA 命令。
本文出自 “神威新空间” 博客，请务必保留此出处http://abool.blog.51cto.com/8355508/1951682
原文：http://abool.blog.51cto.com/8355508/1951682