不多說，直接上干貨！
Weka介紹：
Weka是一個用Java編寫的數據挖掘工具，能夠運行在各種平台上。它不僅提供了可以直接用於數據挖掘的軟件，還提供了src代碼，使用者可以修改源代碼，進行二次開發。但是，由於其使用了Java虛擬機，導致其不適合處理大型數據，運行緩慢。處理超過一定大小數據，還會溢出heap size，使程序崩潰。但作為初學者，很適合通過處理一些小型數據集，以直觀地了解各種數據挖掘方法。它還自帶一些典型的數據集，可以直接使用。在安裝目錄下的data子目錄中。
Weka通常使用ARFF文件格式的文件。也可以直接使用CSV文件格式的文件，但與傳統CSV文件不同，Weka能識別的CSV文件要求第一行給各列的定義。因為CSV文件比較容易獲得，excel表格文件可以直接另存為csv文件。推薦使用csv文件。
以著名數據挖掘數據集鳶尾花為例，該數據集對應的iris.csv文件應如下所示：
sepal-length,sepal-width,petal-length,petal-width,class 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
1、使用Weka工具，將ARFF文件轉換成CSV文件
進入Explorer模塊，點擊界面上方的按鈕“open file”打開文件選擇面板，將面板下方的文件類型選擇“所有文件”，找到
iris.arff文件即可將數據導入到Explorer如下圖所示。
得到
2、使用Weka工具，將CSV文件轉換成ARFF文件
打開Weka的Explorer界面
比如，這里，我先把iris.arff拷貝到桌面去。
然后，在preprocess->open file
將面板下方的文件類型選擇“所有文件”，找到iris.csv
通過save可以將CSV文件另存為ARFF文件。格式如下圖所示：
成功！