weka是很好用的機器學習庫，這裡就不詳細介紹了。

言歸正傳，要使用程式方式使用weka，步驟如下：

一、在eclipse裡新建一個java project：

1.建立工程：單擊選單中file->new->java project，在彈出對話方塊的project name中起任意一個名字，此處假設是wekaTest。單擊Finish按鈕（在對話方塊底部）。

2.建立package：在package Explorer中找到剛才新建的工程，在其上右鍵->New->package。在Name文字框裡面輸入名稱，此處假設為Test。單擊Finish按鈕。

3.建立程式檔案：在剛才新建的package

二、在該工程中新增weka的引用：

1.package Explorer中工程名上右鍵，選擇彈出選單最後一項properties->在左面選中java Build Path->在右面的Library頁面->單擊Add External JARs…->瀏覽weka所在目錄，將weka.jar新增進來，然後單擊ok。

2.在package Explorer中在雙擊Test檔案，然後在package wekaTest;一句下面新增四句程式碼：

import java.io.File;

import weka.classifiers.Classifier;

import weka.classifiers.trees.J48;

import weka.core.Instances;

import weka.core.converters.ArffLoader;

三、在程式中新增weka呼叫程式碼：

將以下程式碼新增到Main函式中（在// TODO Auto-generated method stub下面）：

Classifier m_classifier = new J48();

File inputFile = new File("D://Program Files//Weka-3-6//data//cpu.with.vendor.arff"

ArffLoader atf = new ArffLoader();

atf.setFile(inputFile);

Instances instancesTrain = atf.getDataSet(); // 讀入訓練檔案

inputFile = new File("D://Program Files//Weka-3-6//data//cpu.with.vendor.arff");//測試語料檔案

atf.setFile(inputFile);

Instances instancesTest = atf.getDataSet(); // 讀入測試檔案

instancesTest.setClassIndex(0); //設定分類屬性所在行號（第一行為0號），instancesTest.numAttributes()可以取得屬性總數

double sum = instancesTest.numInstances(),//測試語料例項數

right = 0.0f;

instancesTrain.setClassIndex(0);

m_classifier.buildClassifier(instancesTrain); //訓練

for(inti = 0;i<sum;i++)//測試分類結果

{

if(m_classifier.classifyInstance(instancesTest.instance(i))==instancesTest.instance(i).classValue())//如果預測值和答案值相等（測試語料中的分類列提供的須為正確答案，結果才有意義）

{

right++;//正確值加1

}

}

System.out.println("J48 classification precision:"+(right/sum));

四、執行一下試試。