海因，

有很多具有可用功能的工具和库。

选择哪一个取决于您是想在工作中使用 gui 还是想将其嵌入到其他程序中。

独立的数据挖掘工具（有像 WEKA 这样的带有 Java 接口的其他工具）：

• 快速矿工
• 橙子
• R的拨浪鼓gui
• 刀

基于文本：

• GNU R

库：

• 用于 Python 的 Scikit
• Hadoop 上的 Mahout

如果您足够了解一种编程语言，我会使用该语言的库或尝试 R。如果没有，您可以尝试使用 gui 的工具之一。

R中的树示例：

# we are using the iris dataset
data(iris)

# for our tree based model we use the rpart package
# to download it type install.packages("rpart")
library(rpart)

# Building the tree
fit <- rpart(Species ~ Petal.Length + Petal.Width, method="class", data=iris)

# Plot the tree
plot(fit)
text(fit)

正如建议的那样，使用 R 进行分析需要您自己编写代码，但您会找到一个适用于大多数分类任务的包，它可以开箱即用。可以在此处找到概述机器学习任务视图

要开始使用 RapidMinder，您应该看看 Youtube。有一些截屏视频，甚至是决策树。

Weka是一个免费的开源机器学习工具套件。如果您愿意，它们有一个 GUI 和一个 API 可以从您的 Java 代码中调用。

他们有许多分类算法，包括几种决策树算法。这些在 UI 中可用。最近的邻居有点棘手，看来您必须直接使用 API。

我认为Rapid Miner可能支持这种类型的东西，但我以前没有将它用于这种目的。

您也可以考虑R，但这可能需要让您的手更脏一些。

请注意，Netflix 在电影分级分类方面做了大量工作。几年前，他们向该组提供了100 万美元的奖金，以最大程度地提高他们的分类。您可能有兴趣阅读各种团队如何解决该问题。

可能是... WEKA？ http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/