weka java代码kmeans群集
我使用数据挖掘技术(kmeans集群)编写了一个用于恶意软件检测的java代码。我使用jnetpcap库嗅探数据包来分析它,然后在方法nextpacket
中为第一个数据包编写kmeans聚类算法
该算法工作得很好,因为它从类Instances
创建具有特定属性的对象,这些属性将基于它们进行集群,但是在下一个数据包上,该代码不能再次运行,因为它会引发异常
我使用的代码是:
for(int dim = 0; dim < numDimensions; dim++)
{
Attribute current = new Attribute("Attribute" + dim , dim);
if(dim == 0)
{
for(int obj = 0; obj < numInstances; obj++)
{
// instances.add(new SparseInstance(numDimensions));
instances.add(new DenseInstance(numDimensions) );
}
}
for(int obj = 0; obj < numInstances; obj++)
{
instances.get(obj).setValue(current, (Double)data[dim+1][obj]);
}
atts.add(current);
}
Instances newDataset = new Instances("Dataset" , atts, instances.size()); //this is the line that throws the exception
for(Instance inst : instances)
newDataset.add(inst);
SimpleKMeans kMeans = new SimpleKMeans();
kMeans.setNumClusters(2);
// kMeans.setMaxIterations(4);
kMeans.buildClusterer(newDataset);
// int clusterNumbers;
// clusterNumbers=kMeans.numberOfClusters();
for (int j=0;j<numInstances;j++)
{
int classif=kMeans.clusterInstance(newDataset.get(j));
// double []distr=kMeans.distributionForInstance(newDataset.firstInstance());
System.out.println(classif);
// System.out.println(distr[0]);
// System.out.println(distr[1]);
ArrayList<Double> temp5=flowFeatures.get((JFlowKey)data[0][j]);
if (classif==0)
{
// instances0.add(newDataset.get(j));
instance0FlowFeatures.put((JFlowKey)data[0][j], temp5);
}
else if(classif==1)
{
//instances1.add(newDataset.get(j));
instance1FlowFeatures.put((JFlowKey)data[0][j], temp5);
}
}
我看到的例外是:
java.lang.IllegalArgumentException: Attribute names are not unique! Causes: 'Attribute0' 'Attribute1' 'Attribute2' 'Attribute3' 'Attribute4' 'Attribute5' 'Attribute6' 'Attribute7' 'Attribute0' 'Attribute1' 'Attribute2' 'Attribute3' 'Attribute4' 'Attribute5' 'Attribute6' 'Attribute7'
谁能帮帮我吗
# 1 楼答案
考虑像表的列这样的属性,必须创建一次
这是一维数据的代码。 在这个例子中,我想象的表有一列是“attr1”,表中有 3条记录(实例),保持结构简单易懂