ubuntu用python如何将arff文件转换成svm文件

可以使用Python中的scikit-learn库来进行arff文件转换成svm文件的操作。具体步骤如下：

1. 首先安装scikit-learn库：

pip install -U scikit-learn

2. 导入相关模块：

from sklearn.datasets import load_svmlight_file
from scipy.io import arff

3. 加载arff文件并转换成numpy数组：

data, meta = arff.loadarff('input_file.arff')
X = data.view(np.float32).reshape(data.shape + (-1,))

4. 加载svm文件并转换成numpy数组：

X, y = load_svmlight_file('input_file.svm')

5. 将numpy数组保存为svm文件：

from sklearn.datasets import dump_svmlight_file
dump_svmlight_file(X, y, 'output_file.svm')

整个过程就是将arff文件读入成为numpy数组，然后使用scikit-learn库的load_svmlight_file函数读取svm文件为numpy数组，最后使用dump_svmlight_file函数将numpy数组写入为svm文件。

相关问题

ubuntu用python在终端如何将arff文件转换成svm文件

可以使用Python中的机器学习库scikit-learn来进行arff文件转换为svm文件的操作。具体步骤如下：

1. 安装scikit-learn库。

在终端中输入如下命令安装scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

2. 使用Python读取arff文件。

可以使用Python中的arff库来读取arff文件。具体代码如下：

import arff

with open('data.arff') as f:
    data = arff.load(f)

这里假设arff文件名为data.arff，可以将其替换为实际文件名。

3. 将arff数据转换为svm数据。

将arff数据转换为svm数据需要先将数据分为特征和标签两部分，然后将特征和标签分别保存到文件中。具体代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import dump_svmlight_file

X = np.array(data['data'])[:,:-1]
y = np.array(data['data'])[:,-1]

dump_svmlight_file(X, y, 'data.svm')

这里将数据保存到了data.svm文件中，可以将其替换为实际文件名。

完成上述几个步骤后，就可以在终端中使用Python将arff文件转换为svm文件了。

ubuntu如何将arff文件转换成svm文件

可以使用Weka软件中的命令行工具进行转换。以下是具体步骤：

1. 打开终端，进入Weka软件的安装目录，找到`weka.jar`文件，例如：

cd /usr/share/java/weka.jar

2. 将arff文件转换为svm文件，例如：

java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.attribute.Remove -R 1-2 -i input.arff -o output.arff
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.attribute.NumericToNominal -R first-last -i output.arff -o output_nominal.arff
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.instance.RemoveFolds -N 1 -S 1 -V -i output_nominal.arff -o output_train.arff
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.instance.RemoveFolds -N 1 -S 2 -i output_nominal.arff -o output_test.arff
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.attribute.StringToNominal -R first-last -i output_train.arff -o output_train_nominal.arff
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.attribute.StringToNominal -R first-last -i output_test.arff -o output_test_nominal.arff
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.attribute.Remove -R 1 -i output_train_nominal.arff -o output_train_svm.txt -c last
java -cp weka.jar weka.filters.unsupervised.attribute.Remove -R 1 -i output_test_nominal.arff -o output_test_svm.txt -c last

其中，`input.arff`是原始arff文件的路径，`output_train_svm.txt`和`output_test_svm.txt`是转换后的svm文件路径。

3. 转换完成后，可以使用文本编辑器打开svm文件进行查看和使用。