本文介绍添加一个新算法到Weka集成环境中的过程,并能在GUI中运行并显示其结果。想做到这一点有两种方法,一是用ANT命令生成新的weka.jar(稍后写教程),二是用IDE(Eclipse或NetBeans)进行编译。本文介绍第二种方法,过程中选取了Eclipse开发平台,Weka 3-9-1,设备为Mac OS。

1. 把安装好的weka-src.jar解压到/Users/shengyidan/Desktop/weka,解压后的文件名为weka-src。其中关联、分类、聚合等算法都在/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/src/main/java/weka里。

2.打开Eclipse,新建Java项目,注意⚠️!选择路径时取消默认地址,点击浏览,选择路径为/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src(解压weka-src之后的文件夹),点击完成

3.之后就会看见所有包和文件全部加载好了,没有错误,但有一些警告,不过没什么问题。

4.选择合适的包,在包内添加自己的算法,其中要弄清楚Weka的内核以及其接口标准,然后编写出符合此规范的新算法。本文拿ImprovedSimpleKMeans.java来举例,右击weka.clusterers,新建类,命名为ImprovedSimpleKMeans.java。之后会发现/Users/shengyidan/Desktop/weka/weka-src/src/main/java/weka/clusterers里自动添加了ImprovedSimpleKMeans.java这个文件

5.修改配置文件,在Eclipse中找weka.gui 包,然后双击进入GenericObjectEditor.props,把 weka.clusterers.ImprovedSimpleKMeans,\ 添加在clusterers类区域中,要注意类名按首字母顺序排列,比如ImprovedSimpleKMeans的首字母I是在F(FilteredClusterer)和M(MakeDensityBasedClusterer)之间的,所以把它放在它们中间。最后Control+S保存

6.最后一步,运行weka.gui下的GUIChooser(因为是程序入口,有main 函数),weka启动,选择.arff文件后就能看到ImprovedSimpleKMeans,就大功告成啦!

转载请标注:http://www.cnblogs.com/yidansheng/

用Eclipse在Weka中嵌入新算法的更多相关文章

  1. 用Apache Ant在Weka中嵌入新算法

    本文将介绍一种新的添加新的算法到Weka中的方法,国内的论坛基本都是通过IDE(Eclipse或NetBeans)编译,详细教程请见上一篇博客.经研究,发现国外的网站很流行用Ant这个方法,教程奉上. ...

  2. 源代码方式向openssl中加入新算法完整具体步骤(演示样例:摘要算法SM3)【非engine方式】

    openssl简单介绍 openssl是一个功能丰富且自包括的开源安全工具箱.它提供的主要功能有:SSL协议实现(包括SSLv2.SSLv3和TLSv1).大量软算法(对称/非对称/摘要).大数运算. ...

  3. Eclipse中配置weka,以及添加算法

    Eclipse中配置weka 1 找到weka的安装位置,寻找weka的压缩文件weka-src.jar,将压缩文件解压,解压出的文件夹weka-src. 2 打开Eclipse,新建Java pro ...

  4. 在weka中添加libSVM或者HMM等新算法

    转:http://kasy-13.blog.163.com/blog/static/8214691420143226365887/ Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environm ...

  5. [转]在 Eclipse 中嵌入 NASA World Wind Java SDK

    使用此开源 SDK 开发 GIS 应用程序 NASA 开发的开源 World Wind Java (WWJ) SDK 为地理信息系统(Geographic Information Systems,GI ...

  6. Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka Package Manager安装所需WEKA的附加算法包出错问题解决方案总结(八)

    不多说,直接上干货! Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存(七) 情况1 对于在Weka里,通过Weka  P ...

  7. Weka中数据挖掘与机器学习系列之基本概念(三)

    数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻 ...

  8. Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四)

    能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.L ...

  9. Weka中数据挖掘与机器学习系列之Exploer界面(七)

    不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理 ...

随机推荐

  1. python常用函数及模块

    原文来源于博客园和CSDN 1.计算函数 abs()--取绝对值 max()--取序列最大值,包括列表.元组 min()--取序列最小值 len()--取长度 divmod(a,b)---取a//b除 ...

  2. python学习之数组二

    作用于数组的函数: 通用函数:函数基于元素的,以单元方式作用于数组的,返回的是与原数组具有相同形状的数组. 不通用函数(数组函数):函数能以行或者列的方式作用于整个矩阵:如果没有提供任何参数时,它们将 ...

  3. Python基础(八) yaml在python中的使用

    yaml 通常用来存储数据,类似于json YAML 简介 YAML(Yet Another Markup Language),一种直观的能够被电脑识别的数据序列化格式,是一个可读性高并且容易被人类阅 ...

  4. bs4.FeatureNotFound: Couldn’t find a tree builder with the features you requested: lxml.

    python3 bs4解析网页时报错: bs4.FeatureNotFound: Couldn’t find a tree builder with the features you requeste ...

  5. Oracle经典书籍

    Oracle实用教程 深入浅出Oracle

  6. java.sql.SQLException: Access denied for user 'scott'@'localhost' (using password: YES)

    今天用eclipse连接一下数据库,出现此异常. java.sql.SQLException: Access denied for user 'scott'@'localhost' (using pa ...

  7. Solr全文检索框架

    概述: 什么是Solr? Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务.Solr可以独立运行在Jetty.tomcat.webLogic.webSh ...

  8. Docker Macvlan 应用部署

    Docker Macvlan 应用部署 MacVLAN有两种桥接模式 Bridge模式:不创建子接口的情况下直接去桥接物理接口.直接桥接到与宿主级的同网段. VLAN Bridge模式:创建子接口去桥 ...

  9. RabbitMQ详解(三)------RabbitMQ的五种模式

    RabbitMQ详解(三)------RabbitMQ的五种模式 1.简单队列(模式) 上一篇文章末尾的实例给出的代码就是简单模式. 一个生产者对应一个消费者!!! pom.xml ​ 必须导入Rab ...

  10. Python爬虫(四)——豆瓣数据模型训练与检测

    前文参考: Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现 ...