2016-12-02 303 views
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我在使用Java中的WEKA開展數據挖掘項目並且說明中說我必須爲數據集中的每個屬性創建一個Attribute對象並將它們添加到FastVector。我試圖看看API,但我認爲我沒有做到這一點,有人可以告訴我正確的做法。我使用的iris.arff文件如何在Weka中創建屬性

import java.io.BufferedReader; 
 
import java.io.File; 
 
import java.io.FileReader; 
 

 
import weka.core.Attribute; 
 
import weka.core.FastVector; 
 
import weka.core.Instances; 
 
import weka.core.converters.ArffSaver; 
 

 
public class StartWeka { 
 
\t public static void main(String[]args)throws Exception{ 
 
\t \t 
 
\t \t Instances dataset = new Instances(new BufferedReader(new FileReader("C:/Users/Student/workspace/Data Mining/src/iris.arff.txt"))); 
 
\t \t 
 
\t \t Instances train = new Instances(dataset); 
 
\t \t train.setClassIndex(train.numAttributes()-1); 
 
\t \t 
 
\t \t System.out.println(dataset.toSummaryString()); 
 
\t \t 
 
\t \t Attribute a1 = new Attribute("sepallength", 0); 
 
     Attribute a2 = new Attribute("sepalwidth", 1); 
 
     Attribute a3 = new Attribute("petalwidth", 2); 
 
     
 
     FastVector attrs = new FastVector(); 
 
\t \t attrs.addElement(a1); 
 
\t } 
 
}

回答

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FastVector已被棄用。您可以改用ArrayList。

但是,如果使用arff文件,則不必執行任何操作。您可以執行以下操作:

ArffLoader loader = new ArffLoader(); 
    loader.setFile(new File("iris.arff"); 
    Instances structure = loader.getStructure(); 
    structure.setClassIndex(structure.numAttributes() - 1); 

從這裏,您可以根據您的實例創建分類器。 (結構體)。