在RUSBoost和SMOTEBoost中提供了csv转换为arff格式的方法，详见CSVtoARFF.m
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37315-rusboost
http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37311-smoteboost
function r = CSVtoARFF (data, relation, type)
% csv to arff file converter% load the csv data
[rows cols] = size(data);% open the arff file for writing
farff = fopen(strcat(type,'.arff'), 'w');% print the relation part of the header
fprintf(farff, '@relation %s', relation);% Reading from the ARFF header
fid = fopen('ARFFheader.txt','r');
tline = fgets(fid);
while ischar(tline)tline = fgets(fid);fprintf(farff,'%s',tline);
end
fclose(fid);% Converting the data
for i = 1 : rows% print the attribute values for the data pointfor j = 1 : cols - 1if data(i,j) ~= -1 % check if it is a missing valuefprintf(farff, '%d,', data(i,j));elsefprintf(farff, '?,');endend% print the label for the data pointfprintf(farff, '%d\n', data(i,end));
end% close the file
fclose(farff);r = 0;该方法的不足之处就是要单独提供ARFFheader.txt ，很多情况下，该表头需要人工添加（属性少时），但当属性大时，相对较麻烦，还是可以通过程序循环添加。
下面给出一个可以直接将.mat,.txt和.csv格式转换为weka中的arff格式
http://www.aiseminar.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=1058
function Mat2Arff('input_filename','arff_filename')
%
% This function is used to convert the input data to '.arff'
% file format,which is compatible to weka file format ...
%
% Parameters:
% input_filename -- Input file name,only can conversion '.mat','.txt'
% or '.csv' file format ...
% arff_filename -- the output '.arff' file ...% NOTEs:
%The input 'M*N' file data must be the following format:
% M: sampel numbers;
% N: sample features and label,"1:N-1" -- features, "N" - sample label ...% 读取文件数据 ...
if strfind(input_filename,'.mat')
matdata = importdata(input_filename);
elseif strfind(input_filename,'.txt')
matdata = textread(input_filename) ;
elseif strfind(input_filename,'.csv')
matdata = csvread(input_filename);
end;[row,col] = size(matdata);
f = fopen(arff_filename,'wt');
if (f < 0)
error(sprintf('Unable to open the file %s',arff_filename));
return;
end;
fprintf(f,'%s\n',['@relation ',arff_filename]);
for i = 1 : col - 1
st = ['@attribute att_',num2str(i),' numeric'];
fprintf(f,'%s\n',st);
end;
% 保存文件头最后一行类别信息
floatformat = '%.16g';
Y = matdata(:,col);
uY = unique(Y); % 得到label类型
st = ['@attribute label {'];
for j = 1 : size(uY) - 1
st = [st sprintf([floatformat ' ,'],uY(j))];
end;
st = [st sprintf([floatformat '}'],uY(length(uY)))];
fprintf(f,'%s\n\n',st);
% 开始保存数据 ...
labelformat = [floatformat ' '];
fprintf(f,'@data\n');
for i = 1 : row
Xi = matdata(i,1:col-1);
s = sprintf(labelformat,Y(i));
s = [sprintf([floatformat ' '],[; Xi]) s];
fprintf(f,'%s\n',s);
end;
fclose(f);
最后给出关于weka数据处理的简明介绍。
数据挖掘简述和weka介绍–数据挖掘学习和weka使用（一）
输入数据与ARFF文件–数据挖掘学习和weka使用（二）
简单总结一下：
weka中的arff格式数据是由两部分组成：头部定义和数据区。
头部定义包含了关系名称（relation name）、一些属性（attributes）和对应的类型，如
@RELATION iris@ATTRIBUTE sepallength NUMERIC @ATTRIBUTE sepalwidth NUMERIC @ATTRIBUTE petallength NUMERIC @ATTRIBUTE petalwidth NUMERIC @ATTRIBUTE class {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica}NUMERIC说明其为数字型，属性class的取值是限定的，只能是Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica中的一个。数据类型还可以是string和data数据区有@data开头，如：
@DATA 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa因此，完整的一个arff文件如下：
@RELATION iris@ATTRIBUTE sepallength NUMERIC
@ATTRIBUTE sepalwidth NUMERIC
@ATTRIBUTE petallength NUMERIC
@ATTRIBUTE petalwidth NUMERIC
@ATTRIBUTE class {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica}@DATA
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa更多细节可查看
http://weka.wikispaces.com/ARFF+%28stable+version%29#Sparse%20ARFF%20files
weka使用自己的文件格式，叫做ARFF，如果想从*matlab和Weka之间相互转换，这里有现成的package*:
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/21204-matlab-weka-interface
不要以为下载下来就能用，你会在如下地方报错：
if(~wekaPathCheck),wekaOBJ = []; return,endimport weka.core.converters.ArffLoader;import java.io.File;Tricky的事情就是得把weka.jar加入到matlab的classpath.txt列表。classpath.txt在哪儿？到matlab的command窗口敲：
which classpath.txtD:\CMWang\MATLABR2014b\toolbox\local\classpath.txt然后就是到classpath.txt里加入一行，weka.jar的绝对路径，例如：
C:\Program Files\Weka-3-8 \weka.jar这样就配置完毕了。
该部分参考 http://blog.sciencenet.cn/blog-248606-433590.html
