Weka项目中的ARFF文件结构解析

 Weka作为数据挖掘开源项目中的经典，很多算法和数据的组织结构是值得学习的。Weka里面大量使用了一种叫做arff(Attribute-Relation File Format )的数据文件结构。这种arff文件内部结构很简单，主要是测试算法使用的轻量级的数据文件结构。OpenMiner继承Weka的风格，也打算支持arff文件格式，并且作为前期的挖掘算法测试数据来源。下面是我从网上找到的关于这种文件格式的网址http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/arff.html

  ARFF文件格式很简单，从Weka里面都可以找到一些它的例子：

@relation weather

@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy {TRUE, FALSE}
@attribute play {yes, no}

@data
sunny,85,85,FALSE,no
sunny,80,90,TRUE,no
overcast,83,86,FALSE,yes
rainy,70,96,FALSE,yes
rainy,68,80,FALSE,yes
rainy,65,70,TRUE,no
overcast,64,65,TRUE,yes
sunny,72,95,FALSE,no
sunny,69,70,FALSE,yes
rainy,75,80,FALSE,yes
sunny,75,70,TRUE,yes
overcast,72,90,TRUE,yes
overcast,81,75,FALSE,yes
rainy,71,91,TRUE,no

不用多说，直接看，大致都能明白这个数据文件的意思了。

    在读取arff文件的时候，有点是需要注意到的。在Java中，InputStream,DataInputStream这些类都不支持mark和reset，也就是说不能倒回去再读。而ByteArrayInputStream支持mark和reset，但是arff文件作为一个数据源文件，可能包含几十MB，甚至是几百MB。。。的数据，如果全部先读进内存，再从内存中解析，恐怕并不可行。还好Java中实现了BufferedInputStream，它可以预读8192个字节的缓冲，内存中的读完后，再从输入流中继续读8192个字节的缓冲，并且支持mark和reset，这就是我在Java里面自己实现解析arff时候的主要技术问题所在。至于字符串的解析就很简单了。