本文将介绍一种新的添加新的算法到Weka中的方法，国内的论坛基本都是通过IDE（Eclipse或NetBeans）编译，详细教程请见上一篇博客。经研究，发现国外的网站很流行用Ant这个方法，教程奉上。设备Mac OS，Weka 3-9-1。
一、Apache Ant 环境搭建
安装 Apache Ant 的前提是你的电脑上已经下载并且安装了 Java 开发工具包（JDK）。
1.下载
https://ant.apache.org/bindownload.cgi，其中推荐下载.zip格式的，下载完成后解压即可。
2.安装
由于是Mac，可以用brew命令，brew又叫Homebrew,是Mac OS X上的软件包管理工具，能在Mac中方便的安装或卸载软件，只需要一个命令，非常方便。
打开Mac上的终端，输入命令，并按回车键：
brew install ant
然后用ant -version 命令测试是否安装上了，如果安装成功，则显示如下图。
二、在Weka添加自己的算法
1. 打开Weka，把weka-src.jar解压到某一路径，如/Users/shengyidan/Desktop/weka，解压后的文件名为weka-src。其中关联、分类、聚合等算法都在/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/src/main/java/weka里。
2. 选择合适的包，在包内添加自己的算法，其中要弄清楚Weka的内核以及其接口标准，然后编写出符合此规范的新算法。本文拿ImprovedSimpleKMeans.java来举例，它是属于聚类算法，所以可以直接/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/src/main/java/weka/clusterers文件夹里添加ImprovedSimpleKMeans.java这个文件。
3. 修改配置文件，找到weka.gui包，然后双击进入GenericObjectEditor.props，把 weka.clusterers.ImprovedSimpleKMeans,\ 添加在clusterers类区域中，要注意类名按首字母顺序排列，比如ImprovedSimpleKMeans的首字母I是在F（FilteredClusterer）和M（MakeDensityBasedClusterer）之间的，所以把它放在它们中间，最后Control＋S保存。
三、生成jar文件
为了生成jar包并集成到Weka中，需要把添加好算法的weka-src创建为.jar包，首先用cd命令找到更新过的weka-src，
Terminal中cd命令： cd /Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src
然后使用ant命令：ant exejar
BUILD SUCCESSFUL！
最后需要注意的是新的weka.jar在/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/dist里
四、检验
最后一步，我们需要检验新的算法是否添加进Weka，首先打开/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/dist，看到weka.jar，右击打开方式，选择Jar Launcher
选择.arff文件后就能看到新的ImprovedSimpleKMeans，Nice！
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