Question

这是我的档案文件：

@relation ClusterDistance

@attribute distance0 numeric
@attribute distance1 numeric
@attribute distance2 numeric

@data
3.501182,4.962404,4.921806
4.72434,3.817828,6.150944
3.625896,3.778409,4.707268
20.280764,20.484229,20.444962
6.862792,8.197314,5.97863
4.517184,6.252255,4.998582
4.788527,6.103926,5.57304

我尝试使用LIBSVM weka包装器使用One Class SVM，如下所示：

DataSource source = new DataSource("resources/ClusterDistancesTraining.arff");
    Instances data = source.getDataSet();
   if (data.classIndex() == -1) {
        data.setClassIndex(olddata.numAttributes() - 1);
    }
    LibSVM svmClassifier = null;
    if (svmClassifier == null) {
        svmClassifier = new LibSVM();
        svmClassifier.setSVMType(new SelectedTag(LibSVM.SVMTYPE_ONE_CLASS_SVM, LibSVM.TAGS_SVMTYPE));
        svmClassifier.setKernelType(new SelectedTag(LibSVM.KERNELTYPE_RBF, LibSVM.TAGS_SVMTYPE));
        svmClassifier.buildClassifier(data);
     }

当我运行它时，我收到此错误：

线程中的异常＆＃34; main＆＃34; weka.core.UnsupportedAttributeTypeException： weka.classifiers.functions.LibSVM：无法处理数字类！ at weka.core.Capabilities.test（Capabilities.java:1136） at weka.core.Capabilities.test（Capabilities.java:1303） at weka.core.Capabilities.test（Capabilities.java:1208）在weka.core.Capabilities.testWithFail（Capabilities.java:1506） at weka.classifiers.functions.LibSVM.buildClassifier（LibSVM.java:1652） at de.tub.fak4.insin.gruppe3.util.SVM_Classifier.main（SVM_Classifier.java:70）

所以我使用weka.filters.unsupervised.attribute.NumericToNominal将值转换为名义值; 这是我添加的部分：

DataSource source = new DataSource("resources/ClusterDistancesTraining.arff");
Instances olddata = source.getDataSet();
if (olddata.classIndex() == -1) {
    olddata.setClassIndex(olddata.numAttributes() - 1);
}
NumericToNominal converter = new NumericToNominal();
String[] options = new String[2];
options[0] = "-R";
options[1] = "1-3";
converter.setOptions(options);
converter.setInputFormat(olddata);
Instances data = Filter.useFilter(olddata, converter);
LibSVM svmClassifier = null;
if (svmClassifier == null) {
    svmClassifier = new LibSVM();
    svmClassifier.setSVMType(new SelectedTag(LibSVM.SVMTYPE_ONE_CLASS_SVM, LibSVM.TAGS_SVMTYPE));
    svmClassifier.setKernelType(new SelectedTag(LibSVM.KERNELTYPE_RBF, LibSVM.TAGS_SVMTYPE));
    svmClassifier.buildClassifier(data);
}

但现在我收到了这个错误：

线程中的异常＆＃34; main＆＃34; weka.core.UnsupportedAttributeTypeException： weka.classifiers.functions.LibSVM：无法处理多值名义类！ at weka.core.Capabilities.test（Capabilities.java:1122） at weka.core.Capabilities.test（Capabilities.java:1303） at weka.core.Capabilities.test（Capabilities.java:1208）在weka.core.Capabilities.testWithFail（Capabilities.java:1506） at weka.classifiers.functions.LibSVM.buildClassifier（LibSVM.java:1652）输入代码hereatde.tub.fak4.insin.gruppe3.util.SVM_Classifier.main（SVM_Classifier.java:85）

有人请告诉我有什么问题吗？谢谢最诚挚的问候

Answer 1

看起来你正在尝试使用一个类SVM，它不会处理多个类值，因为在这种情况下，你基本上决定一个对象是在类中还是在类外。显然，当您有多个可能的类值时，此方法无关紧要。 LibSVM还有其他更适合的SVM类型，具体取决于分析的目的。

为什么Weka中的分类过程中会出现UnsupportedAttributeTypeException？

1 个答案: