WEKA是一個廣泛使用的Java數據挖掘平台，提供了大量的機器學習算法和數據預處理工具，用於分類、回歸、聚類、關聯規則等任務。以下是使用WEKA的基本教程：
數據集的導入和編輯。首先，打開WEKA軟體並點擊「Explorer」進入主界面。然後，使用「Open File」功能打開自己的數據集或軟體自帶的示例數據集（位於軟體安裝目錄的「data」資料夾中）。WEKA主要使用ARFF（Attribute-Relation File Format）格式存儲數據，但也支持CSV格式。如果數據是CSV格式，WEKA可以將其轉換為ARFF格式以便使用。在數據集中，您可以編輯數據，但所有更改都僅限於當前會話。若要保存更改，需要使用「Save」功能。
建立分類器。以J48分類器為例，首先在「Explorer」界面中選擇數據集，然後點擊「Classify」進入分類界面。在「Choose」步驟中，選擇J48決策樹作為分類器。在「Test options」中，可以選擇使用訓練集作為測試集，或者使用交叉驗證。設定好後，就可以訓練分類器，並查看分類結果。
使用過濾器。WEKA提供了多種數據預處理過濾器，例如用於刪除特定屬性或填充缺失值的過濾器。在「Preprocess」模式下，可以套用到數據集上，以準備數據用於建模。
可視化數據。WEKA還提供了數據可視化工具，如散點圖和柱狀圖，可以幫助理解數據和選擇合適的分類器。
以上是使用WEKA進行基本數據挖掘任務的核心步驟。對於更複雜的數據挖掘項目，WEKA還提供了集成自定義算法的功能。