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Weka，是一个用Java编写的数据挖掘软件。数据挖掘，从字面上来看，它是一个从数据中找寻有用信息的过程，不过，它涉及的内容很多，所以，这里借用“分类”这一面来说事。
分类，从名称上来看，再简单不过了，给你一样东西，给它分个类。你如何知道怎么分类呢？显然，这是基于你已有的经验。对于计算机而言，这种经验从何而来呢？只有让人来告诉它，也就是说，我们要拿一批数据训练计算机，经过训练的计算机，便具备了一定的识别能力，就可以完成一些简单的分类工作。现实中，可以用到分类的机会有很多，比如我之前，曾经参与过的一个项目就是用这种方法来做车辆的识别。
下面便是一段使用Weka完成一段分类程序。
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.FastVector;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.filters.Filter;
import weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector;
public class Main {
private static final String GOOD = "G";
private static final String BAD = "B";
private static final String CATEGORY = "category";
private static final String TEXT = "text";
private static final int INIT_CAPACITY = 100;
private static final String[][] TRAINING_DATA = {
{"Good", GOOD},
{"Wonderful", GOOD},
{"Cool", GOOD},
{"Bad", BAD},
{"Disaster", BAD},
{"Terrible", BAD}
};
private static final String TEST_DATA = "Good";
private static Filter filter = new StringToWordVector();
private static Classifier classifier = new NaiveBayesMultinomial();
public static void main(String[] args) throws Exception {
FastVector categories = new FastVector();
categories.addElement(GOOD);
categories.addElement(BAD);
FastVector attributes = new FastVector();
attributes.addElement(new Attribute(TEXT, (FastVector)null));
attributes.addElement(new Attribute(CATEGORY, categories));
Instances instances = new Instances("Weka", attributes, INIT_CAPACITY);
instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1);
for (String[] pair : TRAINING_DATA) {
String text = pair[0];
String category = pair[1];
Instance instance = createInstanceByText(instances, text);
instance.setClassValue(category);
instances.add(instance);
}
filter.setInputFormat(instances);
Instances filteredInstances = Filter.useFilter(instances, filter);
classifier.buildClassifier(filteredInstances);
// Test
String testText = TEST_DATA;
Instance testInstance = createTestInstance(instances.stringFreeStructure(), testText);
double predicted = classifier.classifyInstance(testInstance);
String category = instances.classAttribute().value((int)predicted);
System.out.println(category);
}
private static Instance createInstanceByText(Instances data, String text) {
Attribute textAtt = data.attribute(TEXT);
int index = textAtt.addStringValue(text);
Instance instance = new Instance(2);
instance.setValue(textAtt, index);
instance.setDataset(data);
return instance;
}
private static Instance createTestInstance(Instances data, String text) throws Exception {
Instance testInstance = createInstanceByText(data, text);
filter.input(testInstance);
return filter.output();
}
}
这个程序分成两个大部分，前半部分用以训练分类器，后半部分则是测试这个分类器。
训练分类器，我们要做的包括，选择分类算法和准备训练数据。在Weka中，每一种分类算法都是Classifier的一个子类，这样的话，就可以在不改变其它部分的情况下，很容易的修改分类算法。
其实，稍微了解一下这方面的知识的人，都会知道，分类算法固然重要，但真正决定一个分类器本事大小的，是用以训练的数据。想要得到一个好的分类器，少不了不断调整训练数据和不断的训练。这同人类认识问题是一样的，经得多，见得广，才有更好的分辨能力。
在Weka中，用以训练的数据就是Instances，顾名思义，这是Instance的复数，显而易见，单独的一个训练数据就是Instance，而Instances这个类的存在，可以把Instance的一些公共的属性放到一起。在这里，我们可以看到，为了用文本作为训练数据，我们会把文本转换为Instance。同样，测试分类器的时候，我们也会把文本转换为一个Instance，然后再进行分类。
除此之外，这里还有一个Filter的概念，同常见的filter概念类似，它给了我们一个进行正式处理之前，对数据进行处理的机会。在这里，主要是对Instance做一些相关的变换。
当我们得到一个分类器之后，就可以利用这个分类器进行分类了，其中，最关键的代码是
classifier.classifyInstance(testInstance);
这段代码返回的是根据分类算法计算结果得到的一个相似度，我们可以利用这个值来估计我们测试用的数据应该属于哪个分类。
从代码上来说，这段代码本身并不复杂。正如前面所说，一个好的分类器是需要让数据帮忙的。所以，换几个测试数据，你就会发现，这段代码中实现的分类器一点都不强大。如果希望它强大起来，扩展训练数据是一个必然的结果。不过，对于这篇blog而言，这不重要，因为我们只是要和Weka问个好，进一步的工作，还需要进一步的努力。
