WEKA(ウェカ:Waikato Environment for Knowledge Analysis)はjavaで書かれたデータマイニングアルゴリズムのオープンソースソフトウェアである。ニュージーランドのワイカト大学で開発されてGNUで提供されている。2006年9月にオープンソースBIの開発ベンダーであるPentahoに買収された。
WEKAには、前処理、分類、回帰、クラスタリング、相関ルール、視覚化ルールが含まれている。
WEKAには重要なパッケージが6つある。
weka.coreパッケージは、他のパッケージから使われる共通コンポーネントを含む主なパッケージであり、属性、データセット、コンバータ、行列操作、テキスト分析、ソート表現、XMLをモデル化するクラスである。データセットを表現するためのクラスが含まれており、その各データセットはInstancesクラスによってあらわされる。Instancesクラスは事例をあらわすInstancesクラスのリストを持ち、各インスタンスは0個以上の属性を持つ。
weka.classifierは、分類アルゴリズムの実装を含む、数量予測のアルゴリズムであり、Instancesを使ってモデルを学習し、その学習したデータを分類する。。
weka.clustererは、クラスタリングアルゴリズムの実装を含み、Instancesからクラスタを作成し、その後、Instanceを適切なクラスタに分類する。
weka.attributeselectionは、属性選択に関するアルゴリズム。
weka.associationsは、相関ルールの発見に関するアルゴリズム。AprioriとPredictive Aprioriの2つのアルゴリズムが含まれている。この2つは相関ルールの学習に使用され、Associatorインターフェースを継承する。
CARuleMinerは、クラスタ相関ルールを作成できるアルゴリズムに付与される。オプショナルインターフェースである。
weka.filtersはデータセットへのフィルタの適用に関するクラス、たとえばある属性を分析対象から外すためのものに使用される。
Data source from 集合知イン・アクション(ソフトバンククリエイティブ)
