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本文目录一览：

1、如何使用Java Weka开源项目，实现J48决策树、支持向量机算法，在10个UCI数据集上对这两个算法进行性能？
2、从java中调用weka中的分类函数的问题
3、如何学习在eclipse工程中对weka算法的调用
4、是用python学数据挖掘好，还是用java学weka的开发好

如何使用Java Weka开源项目，实现J48决策树、支持向量机算法，在10个UCI数据集上对这两个算法进行性能？

public static void Regular() throws Exception {

File inputfile = new File(“F:\\weka\\eucalyptus_Train.arff”);

ArffLoader loader = new ArffLoader();

loader.setFile(inputfile);

Instances insTrain = loader.getDataSet();

insTrain.setClassIndex(insTrain.numAttributes()-1);

inputfile = new File(“F:\\weka\\eucalyptus_Test.arff”);

loader.setFile(inputfile);

Instances insTest = loader.getDataSet();

insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);

double sum = insTest.numInstances();

int right = 0;

Classifier clas = new J48();

//Classifier clas = new weka.classifiers.bayes.BayesNet();

clas.buildClassifier(insTrain);

for(int i = 0; i sum; i++) {

if(clas.classifyInstance(insTest.instance(i)) == insTest.instance(i).classValue()) {

right++;

}

System.out.println(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))+” :　”+insTest.instance(i).classValue());

}

System.out.println(“分类准确率：”+right/sum);

}

svm的话，要用一个wlsvm的包。代码是一样的，就是Classifier class= new J48()这里要用svm的实例

从java中调用weka中的分类函数的问题

详细请见：

你应该在这行 Instances instances = getArffData(“E:\\Book2.arff”); // 读入文件

后加入一条语句： instances.setClassIndex(instances.numAttributes() – 1);

You should set class index of for your dataset before passing it into classifier. Your classifier must know which is your outcome variable.

//Rest of your code

loader.setQuery(“select * from data_training”); Instances data = loader.getDataSet(); //add this line here

data.setClassIndex(instances.numAttributes() – 1);

//if Hujan is your class attribute(outcome variable)

如何学习在eclipse工程中对weka算法的调用

eka是很好用的机器学习库，这里就不详细介绍了。

言归正传，要使用程序方式使用weka，步骤如下：

一、在eclipse里新建一个java project：

1. 建立工程：单击菜单中file-new-java project，在弹出对话框的project name中起任意一个名字，此处假设是wekaTest。单击Finish按钮（在对话框底部）。

2. 建立package：在package Explorer中找到刚才新建的工程，在其上右键-New-package。在Name文本框里面输入名称，此处假设为Test。单击Finish按钮。

3. 建立程序文件：在刚才新建的package上面右键-New-class，选中public static void main(String[] args)多选框，单击Finish。

二、在该工程中添加weka的引用：

1. package Explorer中工程名上右键，选择弹出菜单最后一项properties-在左面选中java Build Path-在右面的Library页面-单击Add External JARs…-浏览weka所在目录，将weka.jar添加进来，然后单击ok。

是用python学数据挖掘好，还是用java学weka的开发好

你熟悉python 就用 python，

你熟悉java 就学weka, weka 一个软件连续开发20多年，及其成熟而且做到极致，很多都已经能自动化，其扩展版本甚至算法都能自己选择，极致到完全不懂的人都可以用。

weka有损自以为高深的人的威严和神秘感。很多人特别喜欢反复找轮子，宁愿选择用匕首去杀敌，即使匕首旁边有一支子弹上了膛的AK47,也会选择视而不见。当然如果你要做一些复杂的应用，熟悉java是必须的，另python 也可以调用weka (好像叫jython)

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