weka如何把.arff文件转化为csv

时间: 2023-02-16 09:40:05 浏览: 146
可以使用 Weka 的 ArffLoader 类将 .arff 文件转换为 Instances 对象,然后使用 Weka 的 CSVSaver 类将 Instances 对象保存为 .csv 文件。 下面是一个示例代码: ``` import weka.core.converters.ArffLoader; import weka.core.converters.CSVSaver; import weka.core.Instances; // 加载 .arff 文件 ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(new File("input.arff")); Instances data = loader.getDataSet(); // 保存为 .csv 文件 CSVSaver saver = new CSVSaver(); saver.setInstances(data); saver.setFile(new File("output.csv")); saver.writeBatch(); ``` 希望这能帮到你。
相关问题

weka将csv文件转化为arff

可以使用Weka中的数据预处理工具将CSV文件转换为ARFF格式。以下是具体步骤: 1. 打开Weka软件,点击“Explorer”标签。 2. 在“Preprocess”选项卡下选择“Open file”按钮,选择需要转换的CSV文件。 3. 选择“CSVLoader”作为数据加载器,然后点击“OK”按钮。 4. 在“Preprocess”选项卡下选择“Save”按钮,选择“Save As ARFF...”选项。 5. 在弹出的对话框中,选择保存转换后的ARFF文件的路径和文件名,然后点击“Save”按钮。 这样就可以将CSV文件转换为ARFF格式了。注意,在转换过程中需要注意数据类型和缺失值等问题。

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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

引用 Weka学习二(聚类算法) .docx

聚类算法在数据挖掘里面被称之为无监督学习(unsupervised learning),这是与分类算法(supervised learning)相对的。在它们两者之间还一种叫做半监督学习(semi-supervised learning)这个我会在后面的文章中重点...
recommend-type

引用 Weka学习一(分类器算法) .docx

数据挖掘的过程一般如下: 1. 读入训练、测试样本 2. 初始化分类器 3. 使用训练样本训练分类器 4. 使用测试样本测试分类器的学习效果 5. 打印分类结果
recommend-type

weka入门教程word格式文件

WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
recommend-type

数据挖掘weka使用C4.5实验报告

本实验报告为数据挖掘课程weka工具使用C4.5算法进行决策树分类学习的一次实验报告,使用weka工具的图形界面,对UCI上下载的数据集进行分类测试。
recommend-type

Weka各类分类器的使用(Java)

Java使用Weka的整个流程,内有示例。配置:MyEclipse2013+Weka3.6+libsvm3.18+Jdk1.7+Win8.1
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用 Python 画一个可以动的爱心

好的,我可以帮助您使用Python来绘制一个动态的爱心。您可以使用turtle库来实现。以下是实现代码: ```python import turtle import math # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pencil = turtle.Turtle() pencil.speed(0) pencil.color("red", "pink") pencil.pensize(3) # 定义爱心函数 def draw_love(heart_size, x_offset=0, y_offset=0):
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。