裝入資料

開啟weka，點選進入explorer介面，在preprocesstag下，點選open file 按鈕裝入ARFF資料檔案。

Weka同時也具有讀入“.csv”格式檔案的能力，在做資料探勘中，很多時候資料是儲存在excel的電子表格中，開啟Excel檔案，從File（檔案）下拉選單下選擇Save As（另存為），在彈出的對話方塊中，最下邊會有Save As type（儲存為）選項，下拉列表中選擇CSV檔案，給檔案命名，點選儲存就可以了，這樣就可以直接在weka當中開啟.csv檔案了。

同樣在weka中開啟，csv檔案之後，也可以saveas（另存為），儲存該檔案為arff資料檔案型別

選擇或者過濾屬性

刪除屬性

在對資料進行預處理的過程中很多時候，需要刪除某一些不要的屬性（attribute），在Attributes panel（學過javaswing的會知道panel指代的是哪部分元件）中操作就可以了，勾選屬性前面的對號，然後點選remove按鈕：

離散化

有些技術，如關聯規則挖掘，只能在分類資料上進行，這就要求在數值或連續屬性上進行離散化。

在我們開啟的weather.arff資料中，temperature一個連續屬性，下面我們就進行一次具體的操作，點選filter（過濾器）panel的choose按鈕，會出現下圖：

選擇weka.filter.unsupervised.attribute.Descretize,之後在choose按鈕後面的文字框中出現Discretize–B 10-M -1.0 –R first-last這樣的內容，點選該文字框會出現DiscretizeFilter對話方塊：

在attributeIndices文字框中，我們填寫temperature對應的屬性編號2，在bins文字框中，我們輸入3作為箱數，也就是分為3個範圍，我們進行簡單的分箱，所以其他不管，點選ok按鈕：

這時候回到explorer介面，我們點選Filterpanel中的Apply（應用）按鈕，在Attribute panel下，選中temperature屬性，觀察右側視窗：

觀察發現temperature屬性，被分為3個範圍，變成離散的變數，這時候如果點選save as選項，儲存arff資料檔案，在文字編輯器中開啟，就會發現temperature屬性在@data下每一行的instance中，都會被修改成如上圖區間顯示（-inf-71]，[71-78]，[78-inf）:

當然這樣的資料檔案是標記儘管可讀，但是與命名習慣還是相去甚遠，因此我們可以在自己的檔案編輯器中ctrl+F，查詢替換掉3個區間，分別命名這三個區間為hot mild cool。

同樣的操作我們去修改，humidity屬性，但是這裡的簡單分箱，就按照我的劃分選擇為2了，這一切的操作結束，然後替換之後，最終的weather.arff會變成這個樣子,如下圖:

這樣，也就是得到weka安裝一級目錄下data檔案下的weather.nominal.arff檔案。