在Weka中创建实例非常慢

Question

我正在使用Weka来训练分类器。但是，问题是我的特征空间非常大，并且使用Weka创建Instance非常慢。我认为我的代码效率很低，而且可能有更好的方法来使用Weka。

以下是测试用例的代码示例（尝试运行它并查看速度有多慢）：

        int numb_features = 20000;
        FastVector features = new FastVector(numb_features + 1);
        List<String> plainFeatures = new ArrayList<String>();
        for ( Integer i = 0; i < numb_features; i++ ) {
            features.addElement( new Attribute(i.toString()) );
            plainFeatures.add(i.toString());
        }
        Instances data = new Instances("", features, 100);
        int number_of_samples = 10;

        for ( int i = 0; i < number_of_samples; i++ ) {
            System.out.println( "Adding a sample!" );
            Instance instance = new Instance( numb_features );
            Attribute att;

            for ( String feature : plainFeatures ) {
                att = data.attribute(feature);
                instance.setValue(att, 0);
            }
            Instance sparseInstance = new SparseInstance(instance);
            sparseInstance.setDataset(data);
        }

我的问题：

我使用Weka导致创建实例的速度有什么问题？以及如何改进它？