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Weka的PCA运行时间太长: 我正在尝试使用Weka进行使用PCA算法的特征选择。我的原始特征空间包含~9000个属性，在2700个样本中。我尝试使用以下代码减少数据的维度： AttributeSelection selector = new AttributeSelection(); PrincipalComponents pca = new PrincipalComponents(); Ranker ranker = new Ranker(); selector.setEvaluator(pca); selector.setSearch(ranker); Instances instances = SamplesManager.asWekaInstances(trainSet); try { selector.SelectAttributes(instances); return SamplesManager.asSamplesList(selector.reduceDimensionality(instances)); } catch (Exception e ) { … } 但是，它没有在12小时内完成。它停留在方法selector.SelectAttributes(instances); 。我的问题是： weka的PCA需要这么长的计算时间吗？或者我错误地使用PCA？如果预计长时间运行：如何调整PCA算法以更快地运行？你能建议一个替代方案吗？（+示例代码如何使用它）？如果不是：我究竟做错了什么？我应该如何使用weka调用PCA并获得降低的维数？更新：评论证实了我的怀疑，它花费的时间远远超过预期。我想知道：我怎样才能在java中获得PCA – 使用weka或替代库。 […]

在Weka中测试单个实例: weka是否要求测试实例具有class属性。我使用训练集arff文件来训练分类器。现在我想测试一个实例（不是来自arff文件，必须通过代码创建）而没有class属性并预测类。我找到了这个链接Weka：我如何在java中获得测试实例的预测值？但我的class属性是字符串’Y’或’N’。如果evaluateModelOnce（）返回double，那意味着什么。是类属性还是其他东西。我正在使用weka API。

Weka：如何在java中获取测试实例的预测值？: 我已经成功地训练了一个分类器（bayesnet）并构建了一个测试集（ARFF格式），它有一个实例，缺少一个值。 Evaluation eTest = new Evaluation(trainingInstance); eTest.evaluateModel(bayes_Classifier, testInstance); 如何访问缺失值的预测？我用GUI测试了ARFF结构（训练和测试）。他们工作。我根本不知道，如何访问预测值…

尝试使用Weka向训练集添加更多实例时IndexOutOfBoundsException: 我正在尝试向我的训练集添加更多实例并执行10次交叉validation。我的实例是String格式，所以我使用StringToWordVectorfilter将它们转换为数字。如果我不添加我想要的额外页面，事情会很好。但是当我添加命令trainSet.addAll(data2); 并将trainSet传递给filter我在Instances fTrainSet = Filter.useFilter(trainSet, filter);的第一次迭代中得到一个奇怪的IndexOutOfBoundsException Instances fTrainSet = Filter.useFilter(trainSet, filter); Instances data = getDataFromFile(“pathtofile.arff”);//main dataset 1821 instances Instances data2 = getDataFromFile(“anotherpath.arff”);//709 instances i want to add int folds = 10; for(int i=0;i<folds;i++){ Instances trainSet = data.trainCV(folds, i);//training set System.out.println(trainSet.numInstances());//Prints 1638 Instances testSet = data.testCV(folds, i);//testing set //add more instances trainSet.addAll(data2); System.out.println(trainSet.numInstances());//Prints […]

使用WEKA API定义集群的输入数据: 我想聚集由纬度和经度指定的点。我正在使用WEKA API问题出在Instances instances = new Instances(40.01,1.02); 那么，如何在不使用ARFF文件的情况下指定输入数据？我想只是将一个数组读入Instances 。 import java.io.Reader; import weka.clusterers.ClusterEvaluation; import weka.clusterers.SimpleKMeans; import weka.core.Instances; public class test { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { Instances instances = new Instances(40.01,1.02); SimpleKMeans simpleKMeans = new SimpleKMeans(); simpleKMeans.buildClusterer(instances); ClusterEvaluation eval = new ClusterEvaluation(); eval.setClusterer(simpleKMeans); eval.evaluateClusterer(new Instances(instances)); eval.clusterResultsToString(); } }

句子分类（分类）: 我一直在阅读有关文本分类的文章，并发现了几种可用于分类的Java工具，但我仍然想知道：文本分类是否与句子分类相同！有没有专注于句子分类的工具？

weka.core.UnassignedDataset在创建未标记的实例时发生exception: 我训练了一个IBK分类器，其中包含我手动创建的一些训练数据，如下所示： ArrayList atts = new ArrayList(); ArrayList classVal = new ArrayList(); classVal.add(“C1”); classVal.add(“C2”); atts.add(new Attribute(“a”)); atts.add(new Attribute(“b”)); atts.add(new Attribute(“c”)); atts.add(new Attribute(“d”)); atts.add(new Attribute(“@@class@@”, classVal)); Instances dataRaw = new Instances(“TestInstances”, atts, 0); dataRaw.setClassIndex(dataRaw.numAttributes() – 1); double[] instanceValue1 = new double[]{3,0,1,0,0}; dataRaw.add(new DenseInstance(1.0, instanceValue1)); double[] instanceValue2 = new double[]{2,1,1,0,0}; dataRaw.add(new DenseInstance(1.0, instanceValue2)); double[] instanceValue3 = new double[]{2,0,2,0,0}; […]

增加java中的堆大小为weka: 我正在尝试增加java中的堆大小，因为weka会不断崩溃。我使用了建议的行： > java -Xmx500m -classpath 但是我收到以下错误： -classpath requires class path specification 我不确定这意味着什么。有什么建议么？

如何使用java代码在weka中使用新实例测试现有模型？: 我有一个通过Weka GUI获得的分类器之一的.model文件。现在我想在某个实例上测试这个模型。谁能告诉我怎么做？ Classifier cModel = (Classifier)new NaiveBayes(); cModel.buildClassifier(isTrainingSet); 我不想像在这段代码中一次又一次地构建分类器。如何使用.model文件？ // Test the model Evaluation eTest = new Evaluation(isTrainingSet); eTest.evaluateModel(cModel, isTrainingSet);

在weka中添加新实例: 如何将新实例添加到我创建的现有Instances对象中？这是一个例子： ArrayList atts = new ArrayList(2); ArrayList classVal = new ArrayList(); classVal.add(“A”); classVal.add(“B”); atts.add(new Attribute(“content”,(ArrayList)null)); atts.add(new Attribute(“@@class@@”,classVal)); Instances dataRaw = new Instances(“TestInstances”,atts,0); 我想为dataRaw添加一个新实例。据我所知，我必须使用dataRaw.add（Instance i）….如果Instance类是一个接口，我如何创建一个实例对象？提前致谢