Java中的Weka

Weka 是怀卡托知识分析环境的缩写，也是新西兰一种叫 Weka 的鸟的名字。 Weka 是一个用于机器学习的开源库。它是一个基于Java的版本；它是资源丰富、功能强大的无代码工具之一。 Weka于1997年开始开发并启动，现在它被用于各个应用领域，主要用于教育目的和做研究。本质上它可以用来实现支持各种文件格式的机器学习模型的艺术。

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什么是weka java？

Weka 是一组用于开发数据挖掘任务的机器学习算法。它包含用于聚类、数据准备、回归、分类、可视化和关联规则挖掘的工具。 Weka 是一组用于数据挖掘任务的机器学习算法。这些算法将直接从 Java 代码应用于数据集。

在早期版本中，Weka 首先被设计为分析农业领域数据的工具，但现在它是完全基于 Java 的版本（Weka 3），最近它用于各种应用领域，特别是以教育为目的，以研究为导向。

如何使用weka java？

使用Weka，我们需要根据您的操作系统安装weka。下载存档并解压后，您将获得像 weka.jar 这样的 jar 文件。它包含开发 weka API 等应用程序所需的整个类文件。

完成安装部分后，我们需要将 jar 作为类路径包含在我们的实现中。类路径描述了JDK对于外部库中的外部类文件的看法。添加类路径时建议使用JDK命令的-cp选项。当我们使用任何框架时，可以包含相关清单文件的类路径。

平台类型

Weka 是一个用于机器学习技术的开源库。它是一个基于Java的版本；它是资源丰富、功能强大的无代码工具之一。前提是我们的机器需要安装Java 8.0。我们可以按照如下说明在任何类型的平台上安装Weka，weka安装完成后需要包含标准接口和数据处理技术。让我们看看以下技巧，

1. 数据预处理：加载数据集后，Weka 可以快速调查其实例和属性。此外，还有各种过滤技术可用，让我们看一个例子 - 将数据转换为数字方式来执行特征选择，以减少数据集中的维度，例如加快训练的时间和性能。
2. 回归算法和分类：在分类和回归算法中，有一组各种算法，如决策树、高斯朴素贝叶斯、K 最近邻、线性回归变体和集成技术。
3. 聚类：聚类技术用于以无效的方式组织识别数据的基本类别。 weka 集合提供的大多数示例算法是 K 均值聚类和期望最大化。
4. 数据可视化：数据可视化技术是一种集成的数据可视化，可以快速预测所表示的机器学习模式与 K 均值聚类和决策树等特征之间的相关性。
5. 发现关联：发现关联，发现数据集中的基本规则，以获得更容易识别的模式以及涉及各种特征的联系。

weka java 的要求

weka java 的基本要求是我们必须安装 Java 1.7。要下载并安装 weka，请选择适合您系统的最新版本的 weka，它至少需要 Java 1.7。

让我们看看下面的内容，它显示了执行特定版本的 Weka 所需的最低 Java 版本。 Weka 的最新版本需要 Java 8 或更高版本。为了避免 Windows 系统中 Weka 的 GUI（图形用户界面）缩放不当，您必须使用 Java 9 pr 更高版本来实现高像素密度（HiDPI）显示。

优点

Weka 的优点包括以下几点，

• 我们可以在 GNU 通用公共许可证下免费使用
• 由于它的 GUI（图形用户界面），它很容易使用。
• 它是可移植的，因为它完全用 Java 编程语言实现，并且可以在任何现代计算平台上执行。
• 收集到的数据预处理和建模技术范围广泛。

示例中的模型生成器类

让我们看看模型生成器类，为了生成模型，我们需要使用称为神经网络的多层感知在 iris 2D 数据集中进行分类。我们可以使用神经网络学习过程的默认值，也可以通过setter方法手动设置它。

有几个模型生成器类，让我们看看以下模型，

结论

通过这篇文章我们了解了Weka，它是一个有影响力的工具。近年来，它被用于各种应用领域，特别是用于教育目的和研究导向。希望这篇文章能帮助您了解 Weka 的基础知识。

以上是Java中的Weka的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！