Weka开发［2］－分类器类

     这次介绍如何利用weka里的类对数据集进行分类，要对数据集进行分类，第一步要指定数据集中哪一列做为类别，如果这一步忘记了（事实上经常会忘记）会出现“Class index is negative (not set)!”这个错误，设置某一列为类别用Instances类的成员方法setClassIndex，要设置最后一列为类别则可以用Instances类的numAttributes()成员方法得到属性的个数再减1。

    然后选择分类器，比较常用的分类器有J48，NaiveBayes，SMO（LibSVM有Java版的，可以在weka中使用，但要设置路径）,训练分类器使用J48的buildClassifier（注意J48还有别的分类器它们都继承自Classifier类，使用方法都差不多），分类数据用J48类中的classifyInstance方法，例中使用的数据集为contact-lenses.arff，分类结果为2.0，结果为2.0的原因是：首先用文本编辑器打开数据集，有一行为@attribute contact-lenses {soft, hard, none}，而第一个样本为young, myope, no, reduced, none，最后一列为类别，也就是contact-lences为类别，第一个样本的类别为none，在属性说明中none为第二个所以为2.0（从0开始数）。

package com.cizito.weka.study;

import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;
import weka.classifiers.functions.SMO;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

/**
 * @author zhangwei
 *
 */
public class ClassifierTest {

	private Instances m_instances = null;
	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception{

		ClassifierTest ctest = new ClassifierTest();
        ctest.getFileInstances( "D:/ProgramFiles/Weka-3-6/data/contact-lenses.arff");
        ctest.classify();
	}
	

	   
    public void getFileInstances( String fileName ) throws Exception {
    	
    	DataSource frData = new DataSource( fileName );
        m_instances = frData.getDataSet();
       
        m_instances.setClassIndex( m_instances.numAttributes()-1);
    }
   
    public void classify() throws Exception {
        //J48 classifier = new J48();
        NaiveBayes classifier = new NaiveBayes();
        //SMO classifier = new SMO();
       
        classifier.buildClassifier( m_instances );
        System.out.println( classifier.classifyInstance( m_instances.instance( 0 ) ) );
    }
   
   
}