在SVM分类的Java代码中使用哪些Weka和LibSVM.jar文件

如果我使用Weka Explorer运行一些训练数据，并使用带有线性核的SVM测试数据，那么一切都很好

但我需要在我自己的Java中以编程方式执行此操作，我当前的代码如下所示：

Instances train = new Instances (...);
train.setClassIndex(train.numAttributes() - 1);
Instances test = new Instances (...) + 
ClassificationType classificationType = ClassificationTypeDAO.get(6);       
LibSVM libsvm = new LibSVM();
String options = (classificationType.getParameters());
String[] optionsArray = options.split(" ");                  
libsvm.setOptions(optionsArray);
String[] pars = libsvm.getOptions();     
Evaluation eval = new Evaluation(train);
libsvm.buildClassifier(train);       
eval.evaluateModel(libsvm, test);

System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false)); 

但是，在第行引发了一个异常：

eval.evaluateModel（libsvm，test）

尽管围绕此代码多次尝试使用
try…catch
块，但根据下面的完整堆栈跟踪，发生的异常仅报告为
null
（这非常有用）

我不相信这个问题是由于我自己的代码，因为其他分类器已经成功地运行了它。我正在研究的理论是，问题的原因是环境。但是在哪里和什么？我正在使用Tomcat通过NetBeans 8运行我的应用程序，并且在应用程序的
.lib
文件夹中有最新版本的
weka.jar
和
LibSVM.jar

但是我是否需要下载提供的
libsvm.jar
：


如果是后者，我如何解决Windows中的命名冲突，其中
LibSVM.jar
和
LibSVM.jar
被视为同一个文件

在过去的几个小时里，这让我很困惑。我尝试将
LibSVM.jar
和
LibSVM.jar
两个文件都添加到
.lib
文件夹中，对它们进行重命名，将它们放入新定义的
类路径中，但没有任何效果

Java异常的完整堆栈跟踪是：

空的
例如，weka.classifiers.functions.LibSVM.distributionFore（LibSVM.java:1489）
weka.classifiers.Evaluation.evaluationForSingleInstance（Evaluation.java:1560）
分类器。评估。评估模型和记录预测（Evaluation.java:1597）
weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel（Evaluation.java:1477）
visualRSS.test.Weka_LibSVM_test.classification（Weka_LibSVM_test.java:48）
visualRSS.Initialization.TestProgram\u Context\u Listener.contextInitialized（TestProgram\u Context\u Listener.java:29）
org.apache.catalina.core.StandardContext.listenerStart（StandardContext.java:3972）
org.apache.catalina.core.StandardContext.start（StandardContext.java:4467）
org.apache.catalina.core.StandardContext.reload（StandardContext.java:3228）
org.apache.catalina.manager.ManagerServlet.reload（ManagerServlet.java:943）
org.apache.catalina.manager.ManagerServlet.doGet（ManagerServlet.java:361）
javaservlet.http.HttpServlet.service（HttpServlet.java:617）
javaservlet.http.HttpServlet.service（HttpServlet.java:717）
org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter（ApplicationFilterChain.java:290）
org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter（ApplicationFilterChain.java:206）
org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke（StandardWrapperValve.java:233）
org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke（StandardContextValve.java:191）
org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke（AuthenticatorBase.java:558）
org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke（StandardHostValve.java:127）
org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke（ErrorReportValve.java:102）
org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke（StandardEngineValve.java:109）
org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service（CoyoteAdapter.java:298）
org.apache.coyote.http11.Http11AprProcessor.process（Http11AprProcessor.java:859）
org.apache.coyote.http11.http11aprotocol$Http11ConnectionHandler.process（http11aprotocol.java:579）
org.apache.tomcat.util.net.aprenpoint$Worker.run（aprenpoint.java:1555）

我的测试代码的问题与Weka以编程方式运行LibSVM所需的
.jar
文件有关

如果我的代码是：

public static void classify() {      
    try {            
        Instances train = new Instances (...);            
        train.setClassIndex(train.numAttributes() - 1);         
        Instances test = new Instances (...);            
        test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1);                      
        ClassificationType classificationType = ClassificationTypeDAO.get(6);  // 6 is SVM.        
        LibSVM classifier = new LibSVM();
        String options = (classificationType.getParameters());
        String[] optionsArray = options.split(" ");                          
        classifier.setOptions(optionsArray);        
        classifier.buildClassifier(train);        
        Evaluation eval = new Evaluation(train);
        eval.evaluateModel(classifier, test);
        System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false));       
    } 
    catch (Exception ex) {            
        Misc_Utils.printStackTrace(ex);
    }                       
}

我发现我需要将
weka.jar
（来自weka）和
libsvm.jar
（来自应用程序的
.lib
文件夹中。但由于Windows中的命名冲突，我将文件
libsvm.jar
（来自weka）重命名为
libsvm\u weka.jar
，并将其添加到
.lib
文件夹中

运行该程序，我现在得到的结果与Weka的Explorer相匹配，使用的关键词频率在5类数据中分布不均匀。
如果您提供了可运行的最低要点或等效代码来重现问题，则会更容易帮助您。您需要提供什么？我不明白您在评论中的要求。Ap语言学家：我的意思是，除了问题本身，你还需要我提供什么？这正是我在评论中要求的。