Java程序通过weka调用libsvm和liblinear的方法
《Java程序通过weka调用libsvm的方法》一文阐述了调用LibSVM的简单方法，这里主要补充四点：
1. LibSVM在weka3.5版以后都集成了包装，无须再使用WLSVM，所以上文中的WLSVM相关的内容可以去除，而类型WLSVM可以换成LibSVM，需要添加包
import weka.classifiers.functions.LibSVM;
无须再使用import wlsvm.WLSVM;
2. LibLINEAR占用内存小，可以在大数据集大特征量的情况下使用，调用方法与LibSVM相同，不同的就是把类LibSVM换成LibLINEAR（同时，加载的jar包为LibLINEAR，加载方法见《在eclipse下使用java调用weka》下载地址：http://download.csdn.net/source/1998016）。
3. 参数设置
在
m_classifier.buildClassifier(instancesTrain); //训练
前添加：
String[] options=weka.core.Utils.splitOptions("-S 0 -K 2 -D 3 -G 0.0 -R 0.0 -N 0.5 -M 40.0 -C 1.0 -E 0.0010 -P 0.1 -B 0");
m_classifier.setOptions(options);
4. 分类器序列化与反序列化（保存与读取）
weka内置了序列化类，只要使用：
weka.core.SerializationHelper.write(“E:\model”, m_classifier);
就可以保存模型了，使用时只要再使用下面语句读取出来（以LibSVM为例）：
Classifier classifier=(LibSVM)weka.core.SerializationHelper.read(“E:\model”);
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