本文介紹添加一個新算法到Weka集成環境中的過程，並能在GUI中運行並顯示其結果。想做到這一點有兩種方法，一是用ANT命令生成新的weka.jar（稍后寫教程），二是用IDE（Eclipse或NetBeans）進行編譯。本文介紹第二種方法，過程中選取了Eclipse開發平台，Weka 3-9-1，設備為Mac OS。
1. 把安裝好的weka-src.jar解壓到/Users/shengyidan/Desktop/weka，解壓后的文件名為weka-src。其中關聯、分類、聚合等算法都在/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/src/main/java/weka里。
2.打開Eclipse，新建Java項目，注意⚠️！選擇路徑時取消默認地址，點擊瀏覽，選擇路徑為/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src（解壓weka-src之后的文件夾），點擊完成
3.之后就會看見所有包和文件全部加載好了，沒有錯誤，但有一些警告，不過沒什么問題。
4.選擇合適的包，在包內添加自己的算法，其中要弄清楚Weka的內核以及其接口標准，然后編寫出符合此規范的新算法。本文拿ImprovedSimpleKMeans.java來舉例，右擊weka.clusterers，新建類，命名為ImprovedSimpleKMeans.java。之后會發現/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/src/main/java/weka/clusterers里自動添加了ImprovedSimpleKMeans.java這個文件
5.修改配置文件，在Eclipse中找weka.gui 包，然后雙擊進入GenericObjectEditor.props，把 weka.clusterers.ImprovedSimpleKMeans,\ 添加在clusterers類區域中，要注意類名按首字母順序排列，比如ImprovedSimpleKMeans的首字母I是在F（FilteredClusterer）和M（MakeDensityBasedClusterer）之間的，所以把它放在它們中間。最后Control＋S保存
6.最后一步，運行weka.gui下的GUIChooser（因為是程序入口，有main 函數），weka啟動，選擇.arff文件后就能看到ImprovedSimpleKMeans，就大功告成啦！
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