从前年开始使用weka最数据挖掘方面的研究，到现在有一年半的时间了。看到我们同组的兄弟写了关于weka方面的总结，我也想整理一下。因为网上的资料实在是太少，记得刚接手的时候，真是硬着头皮看代码。不过到现在看来，也积累了很多的代码了。希望能够在这里跟大家分享一下学习weka的乐趣与经验。
Weka是来之新西兰怀卡托大学的一款开源软件，主要是数据挖掘方面的一些算法的集合。这款软件大概是当前数据挖掘领域最好的开源软件了，当然国外还有其它一些组织维护的有自己的开源软件，但是只有这款软件应用是比较广泛的了。具体关于weka的信息可以到官网去查看http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ ，软件的下载也可大家到官网去。
我是从weka3.4一直用到现在的3.6版本的，其间weka在图形界面上有一些变动，但是底层的框架结构没有太大的变化，主要是添加一些新的算法什么的。总之大家可以放心的使用。我现在积累的代码是从3.5版本积累下来的，到现在3.6版本，集成起来一点问题都没有，这大概也是我喜欢weka的一个原因。
数据挖掘的过程一般如下：
1. 读入训练、测试样本
2. 初始化分类器
3. 使用训练样本训练分类器
4. 使用测试样本测试分类器的学习效果
5. 打印分类结果
我们现在看看一个简单的实例
package com.csdn;
import java.io.File;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ArffLoader;
public class Test {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Instances ins = null;
Classifier cfs = null;
try{
/*
* 1.读入训练、测试样本
* 在此我们将训练样本和测试样本作为同一个样本
*/
File file= new File("C://Program Files//Weka-3-6//data//contact-lenses.arff");
ArffLoader loader = new ArffLoader();
loader.setFile(file);
ins = loader.getDataSet();
//在使用样本之前一定要首先设置instances的classIndex，否则在使用instances对象是会抛出异常
ins.setClassIndex(ins.numAttributes()-1);
/*
* 2.初始化分类器
* 具体使用哪一种特定的分类器可以选择，请将特定分类器的class名称放入forName函数
* 这样就构建了一个简单的分类器
*/
cfs = (Classifier)Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance();
/*
* 3.使用训练样本训练分类器
*/
cfs.buildClassifier(ins);
/*
* 4.使用测试样本测试分类器的学习效果
* 在这里我们使用的训练样本和测试样本是同一个，在实际的工作中需要读入一个特定的测试样本
*/
Instance testInst;
/*
* Evaluation: Class for evaluating machine learning models
* 即它是用于检测分类模型的类
*/
Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(ins);
int length = ins.numInstances();
for (int i =0; i < length; i++) {
testInst = ins.instance(i);
//通过这个方法来用每个测试样本测试分类器的效果
testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(
cfs, testInst);
}
/*
* 5.打印分类结果
* 在这里我们打印了分类器的正确率
* 其它的一些信息我们可以通过Evaluation对象的其它方法得到
*/
System.out.println( "分类器的正确率：" + (1- testingEvaluation.errorRate()));
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
通过这个实例，我们可以看到在weka上做开发非常简单的，每个模块weka都提供了很好的支持。同时，我们可以在此基础上对weka进行一个简单的封装。设计一个Util类，将数据读取，以及分类器测试等功能放在这个Util类中共以后其它的程序使用。
获取样本Instances
/*
* 从.arff文件中获取样本Instances;
* 1.fileName instances的文件名
*/
public static Instances getInstances(String fileName) throws Exception{
File file= new File(fileName);
return getInstances(file);
}
/*
* 从.arff文件中获取样本Instances;
* 1.file 获得instances的File对象
*/
public static Instances getInstances(File file) throws Exception{
Instances inst = null;
try{
ArffLoader loader = new ArffLoader();
loader.setFile(file);
inst = loader.getDataSet();
}
catch(Exception e){
throw new Exception(e.getMessage());
}
return inst;
}
获得一个Evaluation对象：
/*
* 获得一个Evaluation对象
* 1.h 一个已经训练过的分类器
* 2.ins 测试样本
*/
public static Evaluation getEvaluation(Classifier h,Instances ins){
try{
Instance testInst;
/*
* Evaluation: Class for evaluating machine learning models
* 即它是用于检测分类模型的类
*/
Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(ins);
int length = ins.numInstances();
for (int i =0; i < length; i++) {
testInst = ins.instance(i);
//通过这个方法来用每个测试样本测试分类器的效果
testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(
h, testInst);
}
return testingEvaluation;
}
catch(Exception e){
System.out.println("haha bug!");
System.out.println(e);
}
return null;
}
通过这几个函数我们就将读取instances对象的功能以及测试分类器的效果的功能封装到两个static函数中了，下次我们使用的时候就可以方便的调用这个接口了，可以省去我们写这些代码的时间了。
大家明白了吗？还是比较简单的吧。
