Weka 是一個(gè)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它包含了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)處理工具。而 Spring Boot 是一個(gè)基于 Spring 框架的快速開(kāi)發(fā)框架，能夠簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)過(guò)程，提高開(kāi)發(fā)效率。將 Weka 集成到 Spring Boot 項(xiàng)目中，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在 Java 應(yīng)用中的輕松調(diào)用，從而為應(yīng)用提供智能化的數(shù)據(jù)處理和分析功能。
本文將詳細(xì)介紹如何在 Spring Boot 項(xiàng)目中集成 Weka，幫助開(kāi)發(fā)者快速搭建一個(gè)具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的 Java 應(yīng)用。
簡(jiǎn)單介紹一下Weka
Weka（威卡）是一款廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘軟件工具，由新西蘭懷卡托大學(xué)（University of Waikato）開(kāi)發(fā)。Weka的名字來(lái)源于新西蘭的一種鳥類，它的全稱是“Waikato Environment for Knowledge Analysis”。
Weka支持多種數(shù)據(jù)格式，包括ARFF（Attribute-Relation File Format），CSV，C4.5的格式，以及數(shù)據(jù)庫(kù)連接（通過(guò)JDBC）。
在開(kāi)始集成 Weka 之前，我們需要先搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境。以下是需要準(zhǔn)備的工具和庫(kù)：
首先，使用 Spring Initializr 創(chuàng)建一個(gè)新的 Spring Boot 項(xiàng)目。在項(xiàng)目初始化時(shí)，選擇需要的依賴項(xiàng)，例如 Spring Web 和 Spring Data JPA。
curl https://start.spring.io/starter.zip \
-d dependencies=web,data-jpa \
-d javaVersion=8 \
-d language=java \
-d name=weka-integration \
-d type=maven-project \
-o weka-integration.zip解壓下載的項(xiàng)目，并使用你的 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）打開(kāi)項(xiàng)目。
在項(xiàng)目的 pom.xml 文件中添加 Weka 的 Maven 依賴：
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-stable</artifactId>
<version>3.8.5</version>
</dependency>Weka 支持多種數(shù)據(jù)格式，例如 ARFF、CSV 等。我們首先需要加載并預(yù)處理數(shù)據(jù)。
創(chuàng)建一個(gè)新的服務(wù)類 WekaService，用于處理數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型。
package com.example.wekaintegration.service;
import org.springframework.stereotype.Service;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
@Service
public class WekaService {
public Instances loadData(String filePath) throws Exception {
DataSource source=new DataSource(filePath);
Instances data=source.getDataSet();
// 設(shè)置類標(biāo)簽索引（最后一列）
if (data.classIndex()==-1)
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
return data;
}
}在上述代碼中，loadData 方法用于加載指定路徑的 ARFF 文件，并設(shè)置數(shù)據(jù)集的類標(biāo)簽索引。
接下來(lái)，我們將創(chuàng)建一個(gè)方法來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以 J48 決策樹(shù)算法為例：
package com.example.wekaintegration.service;
import org.springframework.stereotype.Service;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
@Service
public class WekaService {
// 前面的 loadData 方法
public Classifier trainModel(Instances data) throws Exception {
J48 tree=new J48(); // 創(chuàng)建 J48 決策樹(shù)實(shí)例
tree.buildClassifier(data); // 訓(xùn)練模型
return tree;
}
}在這里，我們創(chuàng)建了一個(gè) J48 決策樹(shù)實(shí)例并使用 buildClassifier 方法來(lái)訓(xùn)練模型。
為了評(píng)估模型的性能，我們可以使用交叉驗(yàn)證方法。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)：
package com.example.wekaintegration.service;
import org.springframework.stereotype.Service;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.evaluation.Evaluation;
import weka.core.Instances;
@Service
public class WekaService {
// 前面的 loadData 和 trainModel 方法
public Evaluation evaluateModel(Classifier classifier, Instances data) throws Exception {
Evaluation eval=new Evaluation(data);
eval.crossValidateModel(classifier, data, 10, new java.util.Random(1)); // 10 折交叉驗(yàn)證
return eval;
}
}現(xiàn)在，我們已經(jīng)創(chuàng)建了數(shù)據(jù)加載、模型訓(xùn)練和模型評(píng)估的方法，接下來(lái)需要將這些功能集成到 Spring Boot 控制器中，以便通過(guò) API 調(diào)用。
package com.example.wekaintegration.controller;
import com.example.wekaintegration.service.WekaService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.evaluation.Evaluation;
import weka.core.Instances;
@RestController
public class WekaController {
@Autowired
private WekaService wekaService;
@GetMapping("/train")
public String trainModel(@RequestParam String filePath) {
try {
Instances data=wekaService.loadData(filePath);
Classifier model=wekaService.trainModel(data);
Evaluation eval=wekaService.evaluateModel(model, data);
return eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false);
} catch (Exception e) {
return "Error: " + e.getMessage();
}
}
}在上述代碼中，我們創(chuàng)建了一個(gè) REST 控制器 WekaController，并定義了一個(gè) /train 端點(diǎn)。通過(guò)該端點(diǎn)，可以傳入數(shù)據(jù)文件路徑，加載數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型并返回模型評(píng)估結(jié)果。
至此，我們已經(jīng)完成了 Weka 在 Spring Boot 項(xiàng)目中的集成。接下來(lái)，啟動(dòng) Spring Boot 應(yīng)用：
mvn spring-boot:run然后，在瀏覽器或 Postman 中訪問(wèn)以下 URL 以測(cè)試集成結(jié)果：
http://localhost:8080/train?filePath=/path/to/your/data.arff確保路徑指向你的 ARFF 數(shù)據(jù)文件，查看返回的模型評(píng)估結(jié)果。
本文詳細(xì)介紹了如何在 Spring Boot 項(xiàng)目中集成 Weka，包括數(shù)據(jù)加載、模型訓(xùn)練和模型評(píng)估。通過(guò)這種集成方式，開(kāi)發(fā)者可以在 Java 應(yīng)用中輕松調(diào)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和處理的智能化。希望本文能夠?yàn)槟闾峁┯杏玫膮⒖迹瑤椭阍趯?shí)際項(xiàng)目中成功應(yīng)用 Weka 和 Spring Boot。
今天給大家分享一款實(shí)用的數(shù)據(jù)挖掘軟件，WEKA作為一個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)，集合大量能承擔(dān)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理，分類，回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則，以及在新的交互式界面上的可視化
Weka的全名是懷卡托智能分析環(huán)境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免費(fèi)的，非商業(yè)化（與之對(duì)應(yīng)的是SPSS公司商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品-Clementine）的，基于JAVA環(huán)境下開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）以及數(shù)據(jù)挖掘（data mining）軟件。它和它的源代碼可在其官方網(wǎng)站下載。有趣的是，該軟件的縮寫WEKA也是新西蘭獨(dú)有的一種鳥名，而Weka的主要開(kāi)發(fā)者同時(shí)恰好來(lái)自新西蘭的the University of Waikato。
WEKA的主要開(kāi)發(fā)者來(lái)自新西蘭。WEKA作為一個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)，集合了大量能承擔(dān)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分類，回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及在新的交互式界面上的可視化。
第一步、從百度網(wǎng)盤下載安裝包，雙擊WEKA文件夾。
第二步、雙擊weka-3-8-3jre-x64程序源文件。
第三步、點(diǎn)擊Next，進(jìn)入下一步。
第四步、點(diǎn)擊I Agree，接受協(xié)議。
第五步、點(diǎn)擊下一步。
第六步、自定義安裝目錄，建議安裝在除C盤以外其他的磁盤目錄下。
第七步、點(diǎn)擊Install按鈕，進(jìn)行軟件安裝，中間會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。
第八步、此時(shí)會(huì)跳轉(zhuǎn)安裝JAVA，更改安裝目錄后，開(kāi)始安裝。
第九步、點(diǎn)擊確定。
第十步、新建一個(gè)JAVA文件夾，點(diǎn)擊確定。
第十一步、點(diǎn)擊下一步。
第十二步、點(diǎn)擊Next。
第十三步、點(diǎn)擊Finish，完成安裝。
第十四步、打開(kāi)軟件如下所示。