我是一个绝对的初学者。从来没有使用Java在weka中制作过分类器或任何东西，我以前使用过该接口(interface)。基本上我有点迷路了我已经看过weka的过滤器类并稍微玩了一下。我的文档是文本文档，我需要将它们分成两类。我不确定如何定义类别或如何将文档加载到IDE中进行分类:-(任何帮助/教程或指示将不胜感激。 最佳答案 我发现这个Java教程非常有用，尽管(我找到的)在线资源很少http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index_documentation.html希望对你有帮助
我计划使用LibSVM来预测网络应用程序中的用户真实性。(1)收集有关特定用户行为的数据(例如登录时间、IP地址、国家等)(2)使用CollectedData训练一个SVM(3)使用实时数据比较并生成真实性级别的输出有人能告诉我如何使用LibSVM做这样的事情吗？Weka可以帮助解决这些类型的问题吗？ 最佳答案 您提到的三个步骤是解决方案的概要。更详细一些:确保您获得大量标记数据，即带有真实/非真实注释的行为日志。(如果没有标记数据，您将进入相当先进的半监督学习领域，或者必须考虑其他解决方案。)根据您认为可以很好地预测真实性的数据设
我编写了一个java程序来执行CURE聚类。我希望将这个程序作为聚类算法添加到weka中并可视化聚类。有没有人已经在weka上实现了它？任何指向它的链接都会非常有帮助。我该如何处理？ 最佳答案 Weka在聚类方面非常薄弱。实际上，Weka中的集群几乎不存在。例如的实现OPTICS本质上是只是调用但根本没有集成的外部程序。你可能想看看ELKI，http://elki.dbs.ifi.lmu.de/这就像用于聚类和离群值检测的Weka(虽然它没有分类——这是Weka的强项)。不过，它也还没有CURE。但是还有许多其他聚类器和可视化。
有谁知道使用WEKAAPI从数据中学习贝叶斯网络的“正确”程序？我在WEKA文档中找不到好的说明。根据文档和每个函数“应该”做什么，我认为这可行:Instancesins=DataSource.read(filename);ins.setClassIndex(0);K2learner=newK2();MultiNomialBMAEstimatorestimator=newMultiNomialBMAEstimator();estimator.setUseK2Prior(true);EditableBayesNetbn=newEditableBayesNet(ins);bn.initSt
我正在使用Wekaimportweka.core.Instances;importweka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;..DataSourcesource;source=newDataSource("somecsvfile.csv");我在eclipse中以红色打印在控制台上:---RegisteringWekaEditors---Tryingtoadddatabasedriver(JDBC):RmiJdbc.RJDriver-Error,notinCLASSPATH?Tryingtoadddatabasedriver(JDBC
我正在研究Weka，需要为每个测试实例输出每个标签的预测值(概率)。在GUI中，分类选项卡中有一个选项(分类->选项->输出预测值)，它通过输出每个标签的预测概率来完成这项工作，但如何在Java代码中执行此操作。我想在分类后收到每个标签的概率分数？ 最佳答案 以下代码接受一组训练实例，并输出特定实例的预测概率。importweka.classifiers.trees.J48;importweka.core.Instances;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args)thro
我有一个java项目。来自其他人的Eclipse项目的工作文件夹(我认为这是一个RepastSimphony项目)。在我的eclipse中，我创建了一个新的Java项目并告诉它使用现有代码。所以它似乎已经引入了所有代码。但是在加载项目后我得到这个错误:Project'MyProject'ismissingrequiredJavaproject:'Weka3-7'它有一个包含这些内容的.classpath文件:到目前为止我尝试了什么:我安装了Weka3-7。然后我更新了.classpath文件以说明以下内容并重新加载项目。但现在我收到错误信息:Project'MyProject'ismi
我在WEKA中创建了一个分类器，我将它保存在我的硬盘上，现在我想在eclipse中使用wekaapi使用该分类器。我该怎么做？请指导我...谢谢 最佳答案 这是一个加载模型以预测实例值的示例。示例模型是在WekaExplorer中创建和保存的J48决策树。它是根据Weka提供的名义天气数据构建的。它被称为“tree.model”。//loadmodelStringrootPath="/some/where/";Classifiercls=(Classifier)weka.core.SerializationHelper.read(r
我有一个通过WekaGUI获得的分类器的.model文件。现在我想在某些实例上测试这个模型。谁能告诉我该怎么做？ClassifiercModel=(Classifier)newNaiveBayes();cModel.buildClassifier(isTrainingSet);我不想像这段代码那样一次又一次地构建分类器。如何使用.model文件执行此操作？//TestthemodelEvaluationeTest=newEvaluation(isTrainingSet);eTest.evaluateModel(cModel,isTrainingSet); 最
如何将新实例添加到我创建的现有实例对象？这是一个例子:ArrayListatts=newArrayList(2);ArrayListclassVal=newArrayList();classVal.add("A");classVal.add("B");atts.add(newAttribute("content",(ArrayList)null));atts.add(newAttribute("@@class@@",classVal));InstancesdataRaw=newInstances("TestInstances",atts,0);我想向dataRaw添加一个新实例。据我所
