weka 内存数据集添加数据失败

Question

我参考如下代码做了一个基于自己数据的分类测试代码。

http://blog.csdn.net/mach_learn/article/details/40185361

但是在往内存集里面添加数据的时候，一直报这个错误：

java.lang.NullPointerException
    at weka.core.Attribute.indexOfValue(Unknown Source)
    at weka.core.Instance.setValue(Unknown Source)
    at decisionTree.LevelClassifier.makeInstance(LevelClassifier.java:187)
    at decisionTree.LevelClassifier.classifyMessage(LevelClassifier.java:139)
    at decisionTree.LevelClassifier.getData(LevelClassifier.java:237)
    at decisionTree.LevelClassifier.main(LevelClassifier.java:246)

 

其中错误涉及行附近的代码如下：

at decisionTree.LevelClassifier.makeInstance(LevelClassifier.java:187)

186  Attribute FOUND_TYPEadd = data.attribute("FOUND_TYPE");

187  instance.setValue(FOUND_TYPEadd, seedFeatureData.getFOUND_TYPE());

at decisionTree.LevelClassifier.classifyMessage(LevelClassifier.java:139)

Instance instance = makeInstance(seedFeatureData,data);

at decisionTree.LevelClassifier.getData(LevelClassifier.java:237)

try {
    levelClassifier.classifyMessage(seedFeatureData);
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

at decisionTree.LevelClassifier.main(LevelClassifier.java:246)

levelClassifier.getData();

 

这个类的结构如下：

public class LevelClassifier {

public  LevelClassifier(){

FastVector FOUND_TYPE = new FastVector(3);
                                 FOUND_TYPE.addElement("null");
                                 FOUND_TYPE.addElement("图");
                                 FOUND_TYPE.addElement("文");
                                 attributes.addElement(new Attribute("FOUND_TYPE", FOUND_TYPE));
       }

public void classifyMessage(SeedFeatureData seedFeatureData)

private Instance makeInstance(SeedFeatureData seedFeatureData,Instances data)

public void getData()

public static void main(String args[])

}

关键代码和错误行代码都给出了，SeedFeatureData是我自建的一个存储数据的类。

我找了好久，实在是不知道错在哪儿了。然后还要说明一下的地方是，NullPointerException这个错误，好像是trycatch抛出的异常，我在有一次排查的时候发现是catch里面的异常输出，但是后来去找又没有了。

整体代码和参考代码基本无大区别。

Answer 1

错误原因是数组越界，下标超过了数据要求，将

FastVector(3)

改成

FastVector(2)

删掉Null的情况就可以了