摘自:http://blog.163.com/jiayouweijiewj@126/blog/static/1712321772011113102710492/
利用Weka转化英文文本数据需要用到两个工具:TextDirectoryToArff和TextDirectoryLoader。
TextDirectoryToArff是一个JAVA类(Class),它负责将一个目录文件中的文本数据转换到一个ARFF文件中。
TextDirectoryLoader是一个转换器(Converter),它是基于TextDirectoryToArff类的,并且处于weka.core.converters包中。
首先,转换之前,需要将文本数据集按照TextDirectoryLoader转换器所要求形式布局:一个文件夹自己命名(例如:20news),其中一类一个文件夹,文件夹名字是类标签,每类文件夹里一篇文档是一个文件。
其次,将文件夹(20news)放置在weka根目录下,利用Weka的命令行界面(Simple CLI)输入以下命令:
java weka.core.converters.TextDirectoryLoader -dir 20news > 20news.arff
之后会在Weka根目录下生成了一个20news.arff文件,这说明文本数据已经成功地转换成了Weka需要的ARFF文件。
从20news.arff文件内容可以发现20news文件夹下的子文件夹名变成了每个文档的类标记。
该方法对于中文文本数据不适用,生成的ARFF中的中文会变成乱码,需要修改Weka的源码才能实现对中文文本数据的处理。
分享到:
相关推荐
ARFF格式是Weka数据挖掘工具所使用的标准格式,它以文本方式存储数据,包含两部分:描述部分和实例部分。描述部分定义了属性(特征)的名字和类型,实例部分则列出了每个样本的数据值。ARFF文件可以包含数值型、标称...
通过以上步骤,我们可以使用Weka的Java API从自定义的Java对象生成ARFF文件,这在进行机器学习项目时非常有用,因为它允许我们方便地将数据转换为Weka能够识别的格式。在实际应用中,你可能还需要处理更复杂的数据...
除了上述特定主题的数据集,Weka还包含许多其他类型的数据,如金融市场数据、文本分类数据、社交网络数据等。这些数据集可用于执行各种机器学习任务,如分类、回归、聚类、关联规则学习等。通过Weka,用户可以探索...
作者提供的ARFF格式数据集,解决了这个问题,使得研究人员可以直接下载并使用这些已经转换好的数据,无需自己进行格式转换,大大简化了数据预处理步骤。 标签“UCI arff数据”明确了这些文件的来源和格式,表明它们...
ARFF 文件是一种由 Weka 软件开发团队设计的文本文件格式,用于存储表格型数据。它由两部分组成:关系声明和属性定义。数据部分由实际数据构成,每一行代表一条记录,每个字段之间用逗号分隔。 #### 三、转换步骤...
ARFF文件是一种文本文件,用于存储结构化的数据集,包括属性(特征)和实例(样本)。每个属性都有一个名称和数据类型,如数值型、字符串型或离散型。实例则是一组属性值的集合,通常以行的形式表示。WEKA也支持读取...
在使用Weka之前,需要将原始数据准备好,并转换成ARFF格式。这个过程通常涉及数据清洗、格式化和转换,以确保数据集适合输入到Weka中进行进一步的数据挖掘分析。 ### 属性选择 在数据挖掘任务中,选择合适的属性...
Weka处理的数据集是一个二维的表格,其存储数据的格式是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件,这是一种ASCII文本文件。整个ARFF文件可以分为两个部分:头信息(Head information)和数据信息(Data ...
WEKA 所处理的数据集是一个二维的表格,称作一个实例(Instance),相当于统计学中的一个样本,或者数据库中的一个记录。竖行称作一个属性(Attribute),相当于统计学中的一个变量,或者数据库中的一个字段。WEKA ...
一个表格,或者叫数据集,在 WEKA 看来,呈现了属性之间的一种关系(Relation)。 知识点七: WEKA 支持的文件格式 WEKA 支持多种文件格式,包括 ARFF、CSV 等。用户可以通过 filters 对数据进行预处理,并将其转换...
**WEKA入门教程详解及数据集介绍** **一、WEKA简介** WEKA,全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis,是由新西兰怀卡托大学开发的一款强大的数据挖掘工具。它是一个开源软件,提供了多种机器学习算法和...
在Weka中,数据集通常以ARFF文件格式存储,该文件格式是一种简单的文本格式,易于阅读和编写。 ##### 2.2 主要方法 `Instances`类提供了一系列方法来操作数据集: - **读取数据**:通过构造函数或`read()`方法从...
- ***.csv -> .arff**:可以将常见的CSV文件转换为Weka能识别的ARFF格式,以便进行后续分析。 - **txt -> arff**:如果数据是以文本形式存在,可以转换为ARFF格式,这可能需要编写脚本或使用工具完成。 - **Matlab的...
WEKA 所处理的数据集是一个二维的表格,每一行称作一个实例(Instance),每一列称作一个属性(Attribute)。WEKA 存储数据的格式是 ARFF(Attribute-Relation File Format)文件,该文件是一种 ASCII 文本文件。 ...
此外,Weka也支持读取CSV格式的数据,并能自动将其转换为ARFF格式。 **3. 使用Weka进行数据分析** 使用Weka进行数据分析通常包括以下步骤: 1. **加载数据**:导入ARFF或CSV格式的数据文件到Weka工作台。 2. **...
TXT文件通常包含纯文本数据,易于读取和处理,而ARFF(Attribute-Relation File Format)是Weka机器学习库所使用的标准格式,它支持属性-关系结构,包括数值型、分类型数据以及元数据信息。描述还指出,这些数据可以...
Weka包含了各种数据转换的过滤器,以适应不同格式的数据,尤其是ARFF格式,这是Weka处理数据的主要方式。此外,Weka还支持多种机器学习任务,如分类、回归、聚类和关联规则挖掘,且允许用户自定义或集成新的算法。 ...
- **数据结构**: WEKA 处理的数据集通常是一个二维表格形式,其中每一行称为一个实例 (Instance),每一列为一个属性 (Attribute)。 - **ARFF 文件格式**: WEKA 使用 ARFF (Attribute-Relation File Format) 文件格式...
`emotions.txt`文件可能是原始文本数据或转换后的特征数据,以纯文本形式保存。对于文本分析,txt文件易于处理,可以使用各种编程语言(如Python)轻松读取和分析。 在实际应用中,mulan的emotions数据集可以用于...