問題タブ [weka]

Netbeans プロジェクトに weka-src.jar ファイルを含めて使用しようとしています。

私はすでに自分の CLASSPATH を設定しており、以下を含めています C:\Program Files\Java\jre6\lib\ext\weka-src.jar:

私の JAVA_HOME 変数は次のように設定されています。 C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_25\bin

しかし、それでもNetbeansでエラーが発生します:パッケージが存在しないため、インポートに追加しようとするとNetBeansがオートコンプリートされません

これと同様に、jar ファイル C:\Program Files\Java\jre6\lib\ext\mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar も CLASSPATH に含まれており、プロジェクトに追加した後、Netbeans はオートコンプリートを行います。

私のコマンド：

Eclipseで試してみると、インポート部分に下線が引かれていませんが、weka-src.jarが追加されていないかのように、クラスを使用できません

何が悪いのかわかりません。ヒントはありますか？自分の環境でテストできる人がいるかもしれません。weka-src.jar は Weka のプログラム ファイル フォルダーにあります。

WEKA APIを使用してデータからベイジアンネットワークを学習する「適切な」手順を知っている人はいますか? WEKA のドキュメントに適切な手順が見つかりません。

ドキュメントと各関数が「想定」されていることに基づいて、これはうまくいくと思いました：

しかし、そうではありません。私はこれと他のバリエーションを試しましたが、WEKAコード内のどこかで取得し続けているArrayIndexOutOfBoundsExceptionのでNullPointerException、何が欠けていますか?

私は一連のレビューを取得し、WEKAで使用するためにそれらをARFF形式に変換しようとしています。残念ながら、私はフォーマットがどのように機能するかを完全に誤解しているか、すべての可能な単語の属性を持っている必要があり、次にプレゼンスインジケーターが必要です。誰かがより良い方法を知っていますか、または理想的にはサンプルARFFファイルを持っていますか？

質問があります。私は実世界からインスタンスを分類する Java アプリを持っています。それを double[][] に格納しています。

これはインスタンスを作成するために与えられた例ですが、インスタンスを分類しているので、ラベル付け/予測したいクラスである最後の要素(3-ClassAtribute)が必要ですか? 何を入れますか?空の文字列?

インスタンスにラベルを付けて、たとえば分布を取得できるようにしたいと考えています。

前もって感謝します

JS

非常に巨大なマトリックス（100Gbを超える約300.000x100.000の値）でk-meansクラスタリングを実行する必要があります。Rソフトウェアを使用してこれまたはwekaを実行できるかどうかを知りたいです。私のコンピューターは、8GbのRAMと数百Gbの空き容量を備えたマルチプロセッサーです。

計算に十分なスペースがありますが、そのようなマトリックスのロードはRの問題のようです（bigmemoryパッケージを使用しても、十分なスペースがない場合は、すべてのRAMとスワップファイルを自動的に使用するのに役立つとは思いません）。

だから私の質問は：どのソフトウェアを使うべきか（最終的には他のパッケージやカスタム設定と組み合わせて）です。

私を助けてくれてありがとう。

注：私はLinuxを使用しています。

だから私はJavaでWeka Machine Learning Libraryを使っています...

私はこれを実装しようとしていました: http://weka.wikispaces.com/Text+categorization+with+Weka

一番下には、テキストの分類を行う TextCategorizationTest.java と、大量の html を含む text_example.zip をダウンロードできます。

そのため、text_example の class1 ディレクトリを引数として使用して TextCategorizationTest を実行しようとしましたが、次のエラーが発生しました。

これはこの行を指します：

誰が間違っているのですか？

私は機械学習の分野の初心者です。機械学習のwekaに関するチュートリアルがあるかどうか知りたいです。

ありがとう、

Java のようなもので、n-gram でいっぱいのファイルを取り、特定の入力用語の単語の共起を計算する共起クラスを作成するにはどうすればよいでしょうか。

Lucene (インデックス) または Hadoop の n-gram リストに対する map-reduce のようなもので動作するライブラリまたはパッケージはありますか?

ありがとう。

私は、weka機械学習ライブラリと連携するIbk最近傍アルゴリズムを使用しようとしています。

インスタンスを分類する方法は知っていますが、協調フィルタリング機能を実装したいので、対象のオブジェクトに最も近い実際のオブジェクトのリストを実際に取得する必要があります。

Java APIを使用してwekaで実際にこれを行うにはどうすればよいですか？