利用weka.jar算法改進

如下，其中​

​KNN_lsh extends Classifier​

​，并實作了buildClassifier函數和distributionForInstance函數。以下隻是類中代碼片段，用以說明如何利用weka.jar去做測試等

.read("C:\\Users\\Harry\\Desktop\\ceshi\\breast-cancer.arff");
        train.setClassIndex(train.numAttributes()-1);       
        Instances test = DataSource.read("C:\\Users\\Harry\\Desktop\\ceshi\\breast-cancer-test.arff");
        test.setClassIndex(test.numAttributes()-1);      
        if (!train.equalHeaders(test)) {
            throw new Exception("測試集和訓練集不同");
        }

        KNN_lsh classifier=new KNN_lsh();
        classifier.buildClassifier(train);

        for (int i = 0; i < test.numInstances(); i++) {
            double pred = classifier.classifyInstance(test.instance(i));
            double[] dist = classifier.distributionForInstance(test.instance(i));
            System.out.print((i + 1) + "   "
                    + test.instance(i).toString(test.classIndex()) + "   "
                    + test.classAttribute().value((int) pred) + "   ");
            if (pred != test.instance(i).classValue()) {
                System.out.print("wrong");
            } else {
                System.out.print("correct");
            }
            System.out.println("   " + Utils.arrayToString(dist));
//            System.out.println(pred);      

1   no-recurrence-events   no-recurrence-events   correct   0.8333333333333334,0.16666666666666666
2   no-recurrence-events   no-recurrence-events   correct   0.5,0.5
3   no-recurrence-events   no-recurrence-events   correct   0.5833333333333334,0.4166666666666667
4   no-recurrence-events   recurrence-events   wrong   0.4166666666666667,0.5833333333333334
5   no-recurrence-events   no-recurrence-events   correct   0.8333333333333334,0.16666666666666666
6   no-recurrence-events   no-recurrence-events   correct   0.6666666666666666,0.3333333333333333