我想在 weka 中编写一个基于 j48 决策树的分类器，它在叶子内部使用另一种分类算法。特别是我想要knn。
让我们看一个分类过程，例如：给定一个新实例，我想使用 j48 树到达“他的”叶子，然后不是返回与该叶子关联的类，而是返回 knn 算法将返回的分类该实例，基于到达该叶子的训练集实例。所以基本上我想在j48的分类方法中注入knn算法。
我正在寻找一种简单的“不要写太多”的方法来使用 weka API 在 java 中做到这一点。对我来说最糟糕的情况是编写我自己的决策树并用 knn 实现它。最好的情况是我是否可以将 j48 和 IBk 用作黑匣子并以某种方式制作这个“混合”分类器。
喜欢听到有关如何做到这一点的任何想法。
谢谢！