基于weka的文本分类实现

weka介绍

参见

1)百度百科：http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q

2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

简单文本分类实现：

此处文本为已处理好的文本向量空间模型，关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取，然后基于已提取特征将所有文档表示为向量空间模型。

偷个小懒，就用weka自带的*.arff格式文档来做实现。

weka对于文本分类提供两种方式，一种是批量式文本分类，即将所有数据一次性放入内存进行分类处理，这种情况对内存有所要求；为适应大量数据的分类实现，另一种增量式

文本分类，允许分批次导入数据至内存进行分类，这样就避免了因数据集过大而内存不足的问题。具体实现如下：

1）采用增量式朴素贝叶斯算法进行分类

注：weka中所有增量式分类器都实现了UpdateableClassifier接口，该接口位于weka.classifiers包中。

 1 /**
 2      * train a classifier using trainSet,then evaluate the classifier on testSet
 3      * 分类分为两种：增量、批量
 4      * 此处为增量式分类：适用于训练集太大而内存有限的情况
 5      * 加载数据集（训练集or测试集），使用ArffLoader
 6      * @param trainSet:训练集路径
 7      * @param testSet:测试集路径
 8      * @return classifier
 9      *
10      */
11     private Classifier trainClassifierIncremental(String trainSet,String testSet){
12         ArffLoader loader=new ArffLoader();
13         Instances instances = null;
14         NaiveBayesUpdateable naiveBayesUpdateable=null;
15         try {
16             //load data
17             loader.setFile(new File(trainSet));
18             instances=loader.getStructure();
19     //        instances.setClassIndex(classIndex);  // 指定分类属性索引
20             instances.setClassIndex(instances.numAttributes()-1); //默认最后一个属性为分类属性
21             
22             // train NaiveBayes ：incremental classifier
23             naiveBayesUpdateable=new NaiveBayesUpdateable();
24             naiveBayesUpdateable.buildClassifier(instances);
25             Instance current;
26             while((current=loader.getNextInstance(instances))!=null){
27                 naiveBayesUpdateable.updateClassifier(current);
28             }
29             
30             //evaluate classifier
31             Instances testInstances=new Instances(new FileReader(testSet));
32             testInstances.setClassIndex(testInstances.numAttributes()-1);
33             Evaluation eval=new Evaluation(instances);
34             eval.evaluateModel(naiveBayesUpdateable, testInstances);
35             System.out.println(eval.toMatrixString());
36             System.out.println(eval.toSummaryString());
37             System.out.println(eval.toClassDetailsString());
38             
39         } catch (Exception e) {
40             e.printStackTrace();
41         }
42         return naiveBayesUpdateable;
43     }

增量式分类实现

其中，Evaluation类，是weka提供的对分类器分类效率进行评估的模块，通过该模块的调用，可观察分类器的各种性能，如召回率、准确率、F值等等。ArffLoader用来加载指

定路径的数据集，注意该数据集应为.arff格式。

2）采用决策树算法（J48）进行批量式分类

 1 /**
 2      * train a classifier using trainSet,then evaluate the classifier on testSet
 3      * 分类分为两种：增量、批量
 4      * 此处为批量式分类：适用于训练集能够在内存中存放的情况
 5      * 加载数据集（训练集or测试集），使用ArffLoader
 6      * @param trainSet:训练集路径
 7      * @param testSet:测试集路径
 8      * @return classifier
 9      *
10      */
11     private Classifier trainClassifierBatch(String trainSet,String testSet){
12         ArffLoader loader=new ArffLoader();
13         Instances instances = null;
14         J48 tree=null;
15         try {
16             //load data
17             loader.setFile(new File(trainSet));
18 //            instances=loader.getStructure();
19             instances=loader.getDataSet();
20     //        instances.setClassIndex(classIndex);  // 指定分类属性索引
21             instances.setClassIndex(instances.numAttributes()-1); //默认最后一个属性为分类属性
22             
23             // train NaiveBayes ：incremental classifier
24             tree=new J48();
25             tree.buildClassifier(instances);
26             
27             //evaluate classifier
28             Instances testInstances=new Instances(new FileReader(testSet));
29             testInstances.setClassIndex(testInstances.numAttributes()-1);
30             Evaluation eval=new Evaluation(instances);
31             eval.evaluateModel(tree, testInstances);
32             System.out.println(eval.toMatrixString());
33             System.out.println(eval.toSummaryString());
34             System.out.println(eval.toClassDetailsString());
35             
36         } catch (Exception e) {
37             e.printStackTrace();
38         }
39         return tree;
40     }

批量式分类实现

3）关于分类器的评估

weka对于分类器的评估，除了上述明确划分训练集和测试集，然后以测试集来评估分类性能的方式，还提供了交叉验证方式，该方式适用于数据集只有一个（即没有明确划分出训练集和测试集）的情况，weka在Evaluation类中提供了一个crossValidateModel方法来实现交叉验证，该方法要求提供一个未训练的分类器，数据集，交叉验证折数，一个随机化种子。

 1 public void crossValidate(String dataSet){
 2         try {
 3             // load data
 4             Instances instances=new Instances(new FileReader(dataSet));
 5             //evaluate
 6             Evaluation eval=new Evaluation(instances);
 7             J48 tree=new J48();
 8             eval.crossValidateModel(tree, instances, 10, new Random(1));
 9             System.out.println(eval.toMatrixString());
10             System.out.println(eval.toSummaryString());
11             System.out.println(eval.toClassDetailsString());
12         } catch (FileNotFoundException e) {
13             System.out.println("dataSet not found...");
14             e.printStackTrace();
15         } catch (IOException e) {
16             e.printStackTrace();
17         } catch (Exception e) {
18             e.printStackTrace();
19         }
20         
21     }

交叉验证实现

此处实现采用10折交叉验证，随机化种子选取1.

4）对未分类实例进行分类

 1 /**
 2      * 利用已训练的分类模型对未分类数据集进行分类
 3      * @param dataSet:未分类数据集
 4      * @param cls：已训练好的分类模型
 5      * @param labeledSet：分类后数据存放路径
 6      */
 7     public void classifyInstances(String dataSet,Classifier cls,String labeledSet){
 8         try {
 9             // load unlabeled data and set class attribute
10             Instances unlabeled=new Instances(new FileReader(dataSet));
11             unlabeled.setClassIndex(unlabeled.numAttributes()-1);
12             // create copy
13             Instances labeled = new Instances(unlabeled);
14             // label instances
15             for (int i = 0; i < unlabeled.numInstances(); i++) {
16                 double clsLabel = cls.classifyInstance(unlabeled.instance(i));
17                 labeled.instance(i).setClassValue(clsLabel);
18             }
19             // save newly labeled data
20             DataSink.write(labeledSet, labeled);
21             
22         } catch (FileNotFoundException e) {
23             System.out.println("DataSet,File Not Found...");
24             e.printStackTrace();
25         } catch (IOException e) {
26             e.printStackTrace();
27         } catch (Exception e) {
28             e.printStackTrace();
29         }
30     }

未分类实例分类实现