用weka分析,为什么数据导进来后关联分析模块的start按钮为灰

说明你的数据集不符合该方法的要求。对于关联规则挖掘来讲，通常都是因为数据是数值型的且未离散化。相关的问题我已经回答过很多次了，具体你可以参考我之前的回答，不明白可以继续追问：

http://zhidaobaiducom/question/554012782&oldq=1

http://zhidaobaiducom/question/548971966&oldq=1

你用weka做二次开发，你也没说你哪些接口用的weka的，首先你生成的arff文件中，文档有没有先分词，分词后有没有离散化，确保你的arff文件中attribute必须是一个一个的词，当然训练时也要包含类别信息，用于聚类后的验证，离散化后转成vsm模式，聚类方法你估计用的weka接口实现的，kmeans的输入参数可以指定聚几个类。

ClusterEvaluation eval = new ClusterEvaluation();

evalsetClusterer(KM);

evalevaluateClusterer(ins);

//这句获得了每条记录所属的clusterer

/

double[] cnum = clgetClusterAssignments();

如果单指软件本身，显然是weka，至少有这方面的功能模块。matlab本身是数值计算软件，根本没有这类功能。

另外这两个软件都可以添加功能库，相对来说weka可加的库只能是java的，步骤也麻烦。matlab的添加工具箱之类很简单，引用也方便，但估计做这方面研究的很少拿matlab做，应该很难找相关资源。

如果专门搞这个的，应该找找其它软件。

当然如果是做研究的，深入到具体算法，那还都是数学问题，可以在matlab底下处理。

1 Excel / Spreadsheet

http://wwwopenofficeorg/download/

excel 基本上支持了最常用的数据分析功能：用来概述(总结)数据特征，数据可视化，对数据转型(去除噪音数据)从而得到新的数据集用来分析等。尽管Microsoft excel这个软件是付费的，但你可以用其替代品，例如open office, google docs!

2 Trifacta

https://wwwtrifactacom/start-wrangling/

excel在数据大小上有限制，但这个工具没有这样的局限，您可以安全地用它处理大数据集。这个工具有令人难以置信的特性，如图表推荐、内置算法、分析洞察力，您可以使用这些特性在任何时间内生成报告。

3 Rapid Miner

https://rapidminercom/

在建立机器学习模型方面的具有专业性,包含了我们经常使用的所有ML算法。能闪电般的快速水平上提供分析经验。他们的生产线上有几个为大数据、可视化、模型部署而构建的产品，其中一些产品(企业)包括订阅费。

4 Rattle GUI

https://cranr-projectorg/bin/windows/base/

提供了足够的选项来探索、转换和建模数据。它在统计分析方面的选择比SPSS少。但是，SPSS是一个付费工具。

5 Qlikview

http://globalqlikcom/us/landing/go-sm/qlikview/download-qlikview

获得商业洞察力并以一种极具吸引力的方式将其呈现出来。有了它较先进的可视化功能，你会惊讶于你在处理数据时所得到的控制量。它有一个内置的推荐引擎，可以不时地更新有关较佳可视化的信息。

6 Weka

https://wwwanalyticsvidhyacom/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/weka-gui-learn-machine-learning/

使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一个机器学习工具，它的界面是足够直观的，你可以迅速完成工作。它为数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化提供了选择。建立在Java之上。

7 KNIME

https://wwwknimeorg/knime-analytics-platform

提供了一个开放源码的分析数据的平台，以后可以使用其他支持KNIME的产品进行部署。该工具在数据融合、可视化和先进的机器学习算法等方面具有丰富的特点。

8 Orange

http://orangebiolabsi/

目的是产生交互式数据可视化和数据挖掘任务。YouTube上有足够的教程来学习这个工具。它有一个广泛的数据挖掘任务库，包括所有的分类、回归、聚类方法。

9 Tableau Public

https://publictableaucom/s/

Tableau是一个数据可视化软件。快速探索数据的可视化软件，每一次观察都可使用各种可能的图表。它是一种由自己计算出数据类型、可用的较佳方法等的智能算法。

10 Data Wrapper

这是一个闪电般的快速可视化软件。可视化桶由线条图、条形图、列图、饼图、叠加条形图和地图组成。此工具启用浏览器，不需要任何软件安装。

11 Data Science Studio (DSS)

http://wwwdataikucom/dss/trynow/

它是一个旨在连接技术，业务和数据的强大工具。它可分为两部分：编码和非编码。它对任何旨在发展，建立，在网络上部署和扩展模型的组织来说都是一个完整的软件包。

12 OpenRefine

http://openrefineorg/downloadhtml

专门研究混乱的数据;为预测建模目的而清理、转换和塑造数据。使用Open Refine进行改进，分析人员不仅可以节省时间，还可以将其用于生产工作。

首先，如果数据量大于物理内存没办法使用软件解决的。

weka是基于java的，内存不足指java虚拟机的内存不足，设置方法

打开weka安装目录的RunWekaini可以看到：

# The JAVA_OPTS environment variable (if set) Can be used as an alternative way to set

# the heap size (or any other JVM option)

javaOpts=%JAVA_OPTS%

设置环境变量：  JAVA_OPTS

例如：JAVA_OPTS=-Xmx2048m -Xms512m

这样weka启动时建立的虚拟机就会变大，但是还是以物理内存为限制的。

找k的软件叫做KMSpico。

KMSpico是一款绿色免费的激活工具，可以激活Windows和Office等操作系统和软件。使用KMSpico可以让你免费激活Windows系统和Office软件，无需购买正版授权，节省了大量的金钱。此外，KMSpico还可以自动续期激活，让你无需担心授权过期。

使用KMSpico激活Windows和Office等软件时，需要先关闭杀毒软件和防火墙等安全软件，否则可能会导致激活失败。同时，也要注意下载安装KMSpico的来源，避免下载到不安全的版本，以免被恶意软件感染。

需要提醒的是，使用盗版软件存在法律风险，并且不能得到官方软件的技术支持和更新服务。因此，建议用户购买正版授权，以获得更好的软件体验和服务。

总之，KMSpico是一款方便实用的激活工具，可以帮助用户免费激活Windows和Office等软件，但也需要用户注意安全问题和法律风险。