weka数据挖掘拾遗(三)----再谈如果何生成arff

时间:2023-03-09 00:29:28
weka数据挖掘拾遗(三)----再谈如果何生成arff

前一阵子写过一个arff的随笔,但是写完后发现有些啰嗦。其实如果使用weka自带的api,生成arff文件将变成一件很简单的事儿。

首先,可以先把特征文件生成csv格式的。csv格式就是每列数据都用逗号分隔的一种格式。(还有不清楚的googling一下就知道了)

一、首先看下特征文件怎么保存成csv格式。

1、首行为特征名,以逗号分隔。

2、除首行外的行都为数据行,每列数据都是首行对应的值。(可以是字符串,数字)

例:weka数据挖掘拾遗(三)----再谈如果何生成arff

二、通过weka的api把上面的csv转化成arff格式文件

  1、weka代码

     public static void genArffFile(String input , String output){
try{
File file = new File(input);
CSVLoader csvLoader = new CSVLoader();
csvLoader.setSource(file);
Instances data = csvLoader.getDataSet();
savaInstances(data, output);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
     /**
* @function 保存Arff文件
* @param data arff格式的数据
* @param outputPath 数据保存路径
* @return
*/
public static boolean savaInstances(Instances data , String outputPath)
{
try{
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(
new FileOutputStream(outputPath), Charset.forName("utf-8"))); bw.write(data.toString());
bw.close();
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
return false;
}
return true;
}

三、总结

  从上面的代码能看出,如果已经生成了csv格式的特征文件,那么生成arff文件也就是几行代码的事情。其实,如果生成了csv格式的特征文件,那么weka是直接可以读取的,之后使用 Instances data = csvLoader.getDataSet(); 这行代码其实就是把数据存到了Instances中,而Instances其实就是保存的arff格式的文件。如果没有其它必要,使用weka时,使用以csv格式的特征文件也是可以的,不必要非得转化成arff格式。