我应该在我的数据集上使用一个类分类器。我有17个用户，并且已经使用libSVM中的一类SVM测试了这些用户。但我也有建议测试其他一个类分类器。当我在weka中搜索一元课程时，用蓝色突出显示，我不能使用它们，因为他们不能处理一元课程，因为他们不使用一个类别的分类器。我试图谷歌搜索一个类分类器的列表，但除了SVM之外没有找到任何东西。
例如：如果我搜索一元课，他建议我使用LWL但是当我使用LWL时他使用的是DecisionStump，它是一个二进制类分类器。
数据集就像：
用户名 - Size_average - Size_min - Size_max
用户1 - 0,31111112 - 0,26666668 - 0,33333334
User1 - 0,315555564 - 0,26666668 - 0,33333334
User1 - 0,26666668 - 0,26666668 - 0,26666668
...
我想识别具有准确度值的用户。用户应该是只有一个标签的类属性。哪个分类器是我可以使用的一个类分类器？或者有没有办法将mulitclass分类器制作成一个类分类器？
答案 0 :(得分：0)
您可以使用oneClassClassifier1.0.4。 http://sourceforge.net/projects/weka/files/weka-packages/
我的另一个问题是我无法安装软件包，因此我使用了较新版本的Weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
答案 1 :(得分：0)
我有非常类似的测试问题，我必须使用一元分类。 Weka的 OneClassClassifier （正是你所链接的）解决了我的问题。
对于你的其他问题：我正在使用Mac并在Matlab项目中使用weka。旧版本的weka对我不起作用，所以我必须从 v3.7 + weka.jar 和 OneClassClassifier.jar 制作一个常见的jar。有了这个，我设法使用了weka的一个分类器。