Java Weka-如何标准化单个实例

我需要实现一个Weka分类器，在处理之前对输入数据进行标准化。为此，我使用以下代码：

private Filter standardize = new Standardize();
...
public void buildClassifier(Instances instances) throws Exception {
    if (this.stdAtt) {
        this.standardize.setInputFormat(instances);
        instances = Filter.useFilter(instances, this.standardize);
    }
    ....
}

现在，要对单个实例进行分类，我还需要在实际使用相同的

标准化
过滤器进行分类之前对其进行标准化。但是
Filter.useFilter
只接受
实例
作为参数，而不是
实例

public double classifyInstance(Instance instance) throws Exception {
    if (this.stdAtt) {
        // standardize instance before processing
    }
    return super.classifyInstance(instance);
}

我怎么做？还是我应该使用自己的标准化工具？
“标准化”基本上是指“除以标准偏差，减去平均值”。因此，标准化单个实例没有任何意义。如果您想对单个实例应用与初始实例相同的操作，那么您可能必须手动计算平均值和stdDev，以便以后可以对单个实例进行计算（我不知道有什么内置方法可以这样做，但需要做一些研究）。但是，请注意：如果给定实例已经是初始数据的一部分，则平均值/stdDev会有所不同！我不太熟悉Weka的Java API，但我认为实现标准化的适当方法是使用标准化过滤器创建FilteredClassifier。我认为您应该能够使用经过训练的分类器进行预测，它将对从训练集中学习到的被预测实例应用相同的转换。