Конечно, немного поздно, но я все равно отвечу. Вы должны использовать weka.jar, libsvm.jar и wlsvm.jar (оболочка libsvm) в вашем проекте. Так что просто включите все 3 фляги в ваш путь сборки или путь к классу или что-то еще.
Вы можете получить wlsvm.jar здесь: http://ailab.ist.psu.edu/yasser/wlsvm.html
Вы можете получить weka отсюда: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
И вы можете получить libsvm отсюда: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
Мне не удалось заставить его работать с weka 3.7.7 или 3.7.8, но я смог заставить его работать с 3.6.8 (последняя стабильная версия на сегодняшний день).
Кроме того, так как мне нужно было получить файлы .class из svnlib, а также включить их в путь сборки для моего проекта. Чтобы собрать файлы .class, используйте файл make в SVNLib / java.
Вот небольшой фрагмент кода, с которого можно начать:
DataSource source = new DataSource(new File("mycsvinputfile"));
System.out.println(source.getStructure());
Instances data = source.getDataSet();
// setting class attribute if the data format does not provide this information
// For example, the XRFF format saves the class attribute information as well
if (data.classIndex() == -1)
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
//initialize svm classifier
LibSVM svm = new LibSVM();
svm.buildClassifier(data);
Удачи.