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为了识别活动，我在两个不同设备的步行活动期间收集了加速度计和陀螺仪数据。我有来自两个设备的加速度计数据（x，y和z）和陀螺仪数据（x，y和z），我正试图构建我的特征向量。我的问题：我的特征向量看起来像如下（：x，y和z注意，我有上百个读数的每一个坐标）的例子在某些情况下，我在1st_phone_Gyro和2nd_Phone_Gyro的阅读范例较少，我该如何处理空白空间？如果我知道WEKA抱怨，

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WEKA FP-growth关联规则未找到规则

对于报告，我必须找到事务数据集的关联规则。我下载了这组数据： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail 然后，我删除了一些列转换为名义值和标准化，然后我得到这个：https://ufile.io/gz3do 所以我想我有一个数据与交易上设置我可以使用FP增长和Apriori，但我没有得到任何规则。它只是告诉我：没有规则发现！有人

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如何使用weka api将自定义输入发送到堆叠的元分类器

来自一篇研究论文“除了跨所有分类器输出堆叠之外，我们还仅使用每个重新采样（袋装）基本分类器的聚合输出来评估堆叠。例如，所有10个SVM分类器的输出被平均并用作元学习器的单个0级输入。“ 我想知道如何实现这一点。其实我需要为我的论文实施这个。

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Weka J48分类不遵循树

我的原始树更大，但由于我坚持了这个问题很长一段时间，我决定尝试简化我的树。我结束了这样的事情：正如你所看到的，我只有叫“LarguraBandaRede”有3个可能的标称值“Congestionado”，“Livre的”和“Merda”的单一属性。之后，我从weka中导出了j48.model以用于我的java代码。随着这段代码我输入作为分类使用模式： ObjectInputStream ob

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Weka中的数据汇总和树可视化中的错误之间的不平衡

我尝试使用J48算法对Weka中的10 iris.arff数据集运行简单的分类。我使用了10倍的交叉验证，并且 - 如果我没有错 - J48的所有默认设置。结果是6个错误分类实例的准确率达到96％。这里是我的问题：根据this树可视化中的第二个数字是每个叶子中错误分类实例的数量，但是为什么它们的总和不是6而是3？编辑：运行用不同的测试选项算法我获得在准确度方面不同的结果（因此错误的数量），但

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转换CSV到ARFF

我对数据挖掘，我们从kaggle给CSV数据的一所学校项目的工作（这是怎样的数据看起来（2线出6970））： 4,1970,Female,150,DomesticPartnersKids,Bachelor's Degree,Democrat,,Yes,No,No,No,Yes,Public,No,Yes,No,Yes,No,No,Yes,Science,Study first,Yes,Yes,No

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如何在java中使用weka在文档分类中传递动态测试实例

我是weka的新手。目前我正在使用weka和java进行文本分类。我的训练数据集有一个String属性和一个class属性。 @RELATION test @ATTRIBUTE tweet string @ATTRIBUTE class {positive,negative} 我想动态创建一个测试即时，并使用Naive-Bayes分类器进行分类。 public static void m

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如何导入LIBSVM到我的Java代码

在Java编程中，我们首先应该添加weka.jar到我们的类路径，因此，我们可以调用所有在下列代码的形式进行分类或群集算法WEKA， import weka.classifiers.trees.RandomForest; ... RandomForest rf = new RandomForest(); // RandomForest object 但不幸的是，我们不能用这种方式导入Lib

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如何在java代码中加载.csv文件以使用weka进行测试？

我从weka分类获得的模型，我想测试它在Java代码中，但是当我读到的情况下，一个错误出现： Exception in thread "main" java.io.IOException: keyword @relation expected, read Token[Word], line 1 at weka.core.Instances.errms(Instances.java:1863)

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未设置类属性！在weka.core.Capabilities.test（来源不明）

我有这样的代码 import weka.core.Instances; import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes; import weka.classifiers.trees.J48; import weka.classifiers.Evaluation; import weka.filters.Filter; import weka.filter