这一篇介绍一下如何使用Ensemble的类，不过提醒一下，不要什么都来个Ensemble，对这种毫无想象力可言的做法，我真是有点无语。

       我已经写了这么多篇了，我也有点累了，这篇也是有人发E-mail让我写的。大家就先自己看吧，至于是不是对的，我以后有机会了我看了，再告诉大家了。

package instanceTest; import java.io.FileReader; import weka.classifiers.Classifier;import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;import weka.classifiers.functions.LibSVM;import weka.classifiers.functions.SMO;import weka.classifiers.meta.AdaBoostM1;import weka.classifiers.meta.Vote;import weka.classifiers.trees.J48;import weka.core.Instances;import weka.core.SelectedTag; public class EnsembleTest{    private Instances m_instances = null;        public void getFileInstances( String fileName ) throws Exception    {        FileReader frData = new FileReader( fileName );        m_instances = new Instances( frData );                m_instances.setClassIndex( m_instances.numAttributes() - 1 );    }        public void AdaBoostClassify() throws Exception    {        LibSVM baseClassifier = new LibSVM();        AdaBoostM1 classifier = new AdaBoostM1();        classifier.setClassifier( baseClassifier );                classifier.buildClassifier( m_instances );        System.out.println( classifier.classifyInstance( m_instances.instance( 0 ) ) );    }        public void VoteClassify() throws Exception    {        Classifier baseClassifiers[] = new Classifier[3];        baseClassifiers[0] = new J48();        baseClassifiers[1] = new NaiveBayes();        baseClassifiers[2] = new SMO();                Vote classifier = new Vote();        SelectedTag tag = new SelectedTag(Vote.MAJORITY_VOTING_RULE,Vote.TAGS_RULES);        classifier.setCombinationRule( tag );        classifier.setClassifiers( baseClassifiers );                classifier.buildClassifier( m_instances );        System.out.println( classifier.classifyInstance( m_instances.instance( 0 ) ) );    }        public static void main( String[] args ) throws Exception    {        EnsembleTest etest = new EnsembleTest();                etest.getFileInstances( "F://Program Files//Weka-3-6//data//contact-lenses.arff");        etest.AdaBoostClassify();        etest.VoteClassify();    }}