如何在weka中连接数据库
1）新建文件夹lib和文件夹weka，然后将mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar复制到lib文件夹中
2）“我的电脑”属性，设置环境变量
新建变量WEKA_HOME=weka的安装目录，如（D:\Prgrams\weka-3.6）
在CLASSPATH变量中添加“;%WEKA_HOME%\lib\mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar”
3）将weka.jar解压到weka文件夹(新建)中，然后进入weka\experiment，找到DatabaUtils.props（缺省使用）将其重新命名备份；假设我们要连接的mysql数据库，则将DatabaUtils.props.mysql重新命名为DatabaUtils.props，然后做如下修改：
# JDBC driver (comma-parated list)
#jdbcDriver=org.gjt.mm.mysql.Driver
修改为：jdbcDriver=com.mysql.jdbc.Driver
# databa URL，保持不变
jdbcURL=jdbc:mysql://rver_name:3306/databa_name ~
数据挖掘WEKA工具怎样来用来进行文本分类？有800多个测试文本，求大神给出具体的步骤和通俗易懂的
第一步，你要有中文的数据集；
第二步，数据集要准备成weka能处理的结构，这很好做到，你把数据集压缩了就行了，因为它要求的格式是，一个类别的文件放一个文件夹下。但是还有一个问题，你的机器往往没那么多内存去处理这个数据集，那么你可以选几个类别出来，在每个类别中放几十个文档来做就可以了。
第三步，分词。
第四步，使用weka wiki中的例子将数据集转换成arff格式。
weka是一种机器学习算法的集合，它可以用于分类，预测等。由于weka支持的数据格式是arff或csv的格式，因此在进行weka实验的时候必须进行数据的预处理。一般，我们可以在EXCEL里面导入TXT，然后另存为.CSV格式的文件（这个格式WEKA也是可以识别的），然后打开WEKA，–》TOOL–》 arffviewer中打开刚才的.CSV文件，另存为.arff就OK了！
如何学习在eclip工程中对weka算法的调用
eka是很好用的机器学习库，这里就不详细介绍了。
言归正传，要使用程序方式使用weka，步骤如下：
一、在eclip里新建一个java project：
1. 建立工程：单击菜单中file->new->java project，在弹出对话框的project name中起任意一个名字，此处假设是wekaTest。单击Finish按钮（在对话框底部）。
2. 建立package：在package Explorer中找到刚才新建的工程，在其上右键->New->package。在Name文本框里面输入名称，此处假设为Test。单击Finish按钮。
3. 建立程序文件：在刚才新建的package上面右键->New->class，选中public static void main(String[] args)多选框，单击Finish。
二、在该工程中添加weka的引用：
1. package Explorer中工程名上右键，选择弹出菜单最后一项properties->在左面选中java Build Path->在右面的Library页面->单击Add External JARs…->浏览weka所在目录，将weka.jar添加进来，然后单击ok。
