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Weka开发[5]-半监督算法  

2008-12-10 20:05:41|  分类: 机器学习 |  标签: |举报 |字号 订阅

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这次介绍一个我现在正在做的半监督算法,因为我只是提出一个框架,半监督算法只是一个工具,可是为了找这个工具也让我花了不少功夫。现在介绍的暂时不是Weka的一部分,但开发者是waikato大学(也就是开发Weka的那个大学)。下载地址是http://www.cs.waikato.ac.nz/~fracpete/projects/collective-classification/。我下载的是Classifiers compatible now with Weka 3.5.8 。别的几种,能不能行我也不知道,我然后也按作者说的把Weka3.5.8也下载下来了(不知道和以前的版本是否兼容),使用非常简单,先到Weka目录下,把weka-src.jar解压,再把下载的src.tar.gzWeka目录下解压,如果有替换就替换,如果没有替换,证明你的操作有错。

      然后就可以试一下了,把全部Weka源文件拷贝到你新的工程中去,下面我给出了一个测试的例子,不要太相信我的办法,我还没细看他的代码(分成训练和测试样本的方法有问题,懒得改有,谁改完了,请发给我)。注意一下,他训练是同时用训练集和测试集。如果不明白,下载他的一篇论文Using Weighted Nearest Neighbor to Benefit from Unlabeled Data。非常简单,不用害怕。

      补充:Tri-train是属于Multi-View的半监督算法,可以从周志华的网站上下载到,论文和代码都不是很难懂,网址是:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/annex/TriTrain.htm,这里不作解释。如果还有别的基于Weka的半监督代码,请告诉我。

 

package semiTest;

 

import java.io.BufferedWriter;

import java.io.FileReader;

import java.io.FileWriter;

import java.io.IOException;

 

import weka.classifiers.Evaluation;

import weka.classifiers.collective.functions.LLGC;

import weka.classifiers.collective.meta.CollectiveBagging;

import weka.classifiers.collective.meta.YATSI;

import weka.classifiers.trees.J48;

import weka.core.Instances;

import weka.core.Utils;

import weka.filters.Filter;

import weka.filters.unsupervised.instance.Resample;

 

public class Test

{

    Instances m_instances = null;

    Instances m_testIns = null;

    Instances m_trainIns = null;

   

    public void getFileInstances( String fileName ) throws Exception

    {

        FileReader frData = new FileReader( fileName );

        m_instances = new Instances( frData );

    }

   

    public void writeToArffFile(String newFilePath,Instances ins) throws IOException

    {

        BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(newFilePath));

        writer.write(ins.toString());

        writer.flush();

        writer.close();

    }

   

    public void FilterRemovePercentageTest() throws Exception

    {

        Resample removePercentage =new Resample();

        String[] options = Utils.splitOptions("-Z 10 -no-replacement");

        removePercentage.setOptions(options);

        removePercentage.setInputFormat( m_instances );

        m_trainIns = Filter.useFilter( m_instances, removePercentage); 

        writeToArffFile("TrainData.arff", m_trainIns );

       

        options = Utils.splitOptions("-Z 90 -no-replacement");

        removePercentage.setOptions(options);

        removePercentage.setInputFormat( m_instances );

        m_testIns = Filter.useFilter( m_instances,removePercentage);

        writeToArffFile("TestData.arff", m_testIns );

       

        m_trainIns.setClassIndex( m_trainIns.numAttributes() - 1 );

        m_testIns.setClassIndex( m_testIns.numAttributes() - 1 );

    }

   

    public void LLGCTest() throws Exception

    {

        System.out.println( " **************LLGC********** " );

       

        LLGC llgc = new LLGC();

        llgc.buildClassifier( m_trainIns, m_testIns );

       

        Evaluation eval = new Evaluation( m_trainIns );

        eval.evaluateModel( llgc, m_testIns );

        System.out.println( eval.toSummaryString() );

    }

   

    public void J48Test() throws Exception

    {

        System.out.println( " **************J48********** " );

       

        J48 j48 = new J48();       

        j48.buildClassifier( m_trainIns );

       

        Evaluation eval = new Evaluation( m_trainIns );

        eval.evaluateModel( j48, m_testIns );

        System.out.println( eval.toSummaryString() );  

    }

   

    public void YATSITest() throws Exception

    {

        System.out.println( " **************YATSI********** " );

       

        YATSI yatsi = new YATSI();

        yatsi.buildClassifier( m_trainIns, m_testIns );

       

        Evaluation eval = new Evaluation( m_trainIns );

        eval.evaluateModel( yatsi, m_testIns );

        System.out.println( eval.toSummaryString() );  

    }

   

    public void CollectiveEMTest() throws Exception

    {

        System.out.println( " **************EM********** " );

       

        CollectiveBagging bagging = new CollectiveBagging();

        bagging.buildClassifier( m_trainIns, m_testIns );

       

        Evaluation eval = new Evaluation( m_trainIns );

        eval.evaluateModel( bagging, m_testIns );

        System.out.println( eval.toSummaryString() );  

    }

   

    public static void main(String[] args) throws Exception

    {

        Test percentage = new Test();

       

        percentage.getFileInstances( "F://Program Files//Weka-3-4//data//soybean.arff");

        percentage.FilterRemovePercentageTest();

       

        percentage.J48Test();

        percentage.YATSITest();

        //percentage.LLGCTest();

    }

}

 

 

 

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