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转自http://dreamhead.blogbus.com/logs/16813833.html

Weka,是一个用Java编写的数据挖掘软件。数据挖掘,从字面上来看,它是一个从数据中找寻有用信息的过程,不过,它涉及的内容很多,所以,这里借用“分类”这一面来说事。
分类,从名称上来看,再简单不过了,给你一样东西,给它分个类。你如何知道怎么分类呢?显然,这是基于你已有的经验。对于计算机而言,这种经验从何而来呢?只有让人来告诉它,也就是说,我们要拿一批数据训练计算机,经过训练的计算机,便具备了一定的识别能力,就可以完成一些简单的分类工作。现实中,可以用到分类的机会有很多,比如我之前,曾经参与过的一个项目就是用这种方法来做车辆的识别。
下面便是一段使用Weka完成一段分类程序。
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.FastVector;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.filters.Filter;
import weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector;
public class Main {
  private static final String GOOD = "G";
  private static final String BAD = "B";
  private static final String CATEGORY = "category";
  private static final String TEXT = "text";
  private static final int INIT_CAPACITY = 100;
  private static final String[][] TRAINING_DATA = {
    {"Good", GOOD},
    {"Wonderful", GOOD},
    {"Cool", GOOD},
    {"Bad", BAD},
    {"Disaster", BAD},
    {"Terrible", BAD}
  };
  private static final String TEST_DATA = "Good";
  private static Filter filter = new StringToWordVector();
  private static Classifier classifier = new NaiveBayesMultinomial();
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    FastVector categories = new FastVector();
    categories.addElement(GOOD);
    categories.addElement(BAD);
    FastVector attributes = new FastVector();
    attributes.addElement(new Attribute(TEXT, (FastVector)null));
    attributes.addElement(new Attribute(CATEGORY, categories));
    Instances instances = new Instances("Weka", attributes, INIT_CAPACITY);
    instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1);
    for (String[] pair : TRAINING_DATA) {
      String text = pair[0];
      String category = pair[1];
      Instance instance = createInstanceByText(instances, text);
      instance.setClassValue(category);
      instances.add(instance);
    }
    filter.setInputFormat(instances);
    Instances filteredInstances = Filter.useFilter(instances, filter);
    classifier.buildClassifier(filteredInstances);
    // Test
    String testText = TEST_DATA;
    Instance testInstance = createTestInstance(instances.stringFreeStructure(), testText);
    double predicted = classifier.classifyInstance(testInstance);
    String category = instances.classAttribute().value((int)predicted);
    System.out.println(category);
  }
  private static Instance createInstanceByText(Instances data, String text) {
    Attribute textAtt = data.attribute(TEXT);
    int index = textAtt.addStringValue(text);
    Instance instance = new Instance(2);
    instance.setValue(textAtt, index);
    instance.setDataset(data);
    return instance;
  }
  private static Instance createTestInstance(Instances data, String text) throws Exception {
    Instance testInstance = createInstanceByText(data, text);
    filter.input(testInstance);
    return filter.output();
  }
}
这个程序分成两个大部分,前半部分用以训练分类器,后半部分则是测试这个分类器。
训练分类器,我们要做的包括,选择分类算法和准备训练数据。在Weka中,每一种分类算法都是Classifier的一个子类,这样的话,就可以在不改变其它部分的情况下,很容易的修改分类算法。
其实,稍微了解一下这方面的知识的人,都会知道,分类算法固然重要,但真正决定一个分类器本事大小的,是用以训练的数据。想要得到一个好的分类器,少不了不断调整训练数据和不断的训练。这同人类认识问题是一样的,经得多,见得广,才有更好的分辨能力。

在Weka中,用以训练的数据就是Instances,顾名思义,这是Instance的复数,显而易见,单独的一个训练数据就是Instance,而Instances这个类的存在,可以把Instance的一些公共的属性放到一起。在这里,我们可以看到,为了用文本作为训练数据,我们会把文本转换为Instance。同样,测试分类器的时候,我们也会把文本转换为一个Instance,然后再进行分类。
除此之外,这里还有一个Filter的概念,同常见的filter概念类似,它给了我们一个进行正式处理之前,对数据进行处理的机会。在这里,主要是对Instance做一些相关的变换。
当我们得到一个分类器之后,就可以利用这个分类器进行分类了,其中,最关键的代码是
    classifier.classifyInstance(testInstance);
这段代码返回的是根据分类算法计算结果得到的一个相似度,我们可以利用这个值来估计我们测试用的数据应该属于哪个分类。
从代码上来说,这段代码本身并不复杂。正如前面所说,一个好的分类器是需要让数据帮忙的。所以,换几个测试数据,你就会发现,这段代码中实现的分类器一点都不强大。如果希望它强大起来,扩展训练数据是一个必然的结果。不过,对于这篇blog而言,这不重要,因为我们只是要和Weka问个好,进一步的工作,还需要进一步的努力。

posted on 2008-05-12 15:29 Bati 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏