返回信息流刚刚学习数据挖掘的东西。遇到了一个这样的问题：
我这里有几十条数据，每天数据差不多有两千个属性左右，但是其中有很多是没有用的属性，所以我就想在分析之前用weka的attribute selection这个功能。
当我在Weka自己的图形界面执行 weka->filters->supervised->AttributeSelection,
evaluation 选择CFsSubsetEval， search选择BestFirst， 差不多几分钟就能筛选出50个属性
而当我引用weka的jar文件，在java里面执行filter的时候，却需要很长时间（至少需要30分钟），我想问一下，只是什么原因造成的呢？
java中的具体代码是这样的：
// load the CSV file
CSVLoader loader = new CSVLoader();
loader.setSource(new File("siento_iaps_sub1_2010-09-07_LBP-TOP_3ROI_P8R3.csv"));
Instances data = loader.getDataSet();
// set the attribute of the class
data.setClassIndex(data.numAttributes()-6);
// do the attribute selection
AttributeSelection filter = new AttributeSelection();
CfsSubsetEval eval = new CfsSubsetEval();
GreedyStepwise search = new GreedyStepwise();
search.setSearchBackwards(true);
filter.setEvaluator(eval);
filter.setSearch(search);
filter.setInputFormat(data);
Instances newData = weka.filters.Filter.useFilter(data, filter);
System.out.println(newData);
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #14063同步于 2014/8/19
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
[问题]关于Weka的一个问题
ianliu0420
2014/8/19镜像同步0 回复
订阅后，新回复会通过你的通知中心匿名送达。
0 条回复
暂无回复 · 你可以订阅本帖等待新回复。