切换到“Cluster”,点击“Choose”按钮,选择目录下的“SimpleKMeans”,这是WEKA中实现的K均值聚类的算法。 点击“Choose”旁边的文本框,修改“numClusters”为6,说明我们希望把这768条实例聚成6类,即K=6;下面的“seed”参数是要设置一个随机种子 ,依此产生一个随机数 ,用来得到K均值算法中第一
最近在的项目中遇到了文本聚类的问题,kmeans是一种常见的聚类算法,这里先拿此算法和示例数据做一些实验,以便熟悉weka的界面操作。 什么是kmeans 详细的描述,参见这里。通俗的解释,就是将K个点,称为中心点(K需要预先给出),随机的放到数据集中,然后针对数据集中的每个点计算与这K个中心点的距离,找到每个点最近的中...
在右侧的“K-Means”面板中,设置聚类的数量(即K值)。对于大型数据集,可能需要通过交叉验证来确定最佳的K值。 点击“Start”按钮开始运行算法。Weka将显示聚类的结果,包括每个簇的中心点、每个对象的簇分配等。 4. 结果分析 根据聚类结果,可以进一步分析每个簇的特性。你可以使用Weka提供的工具进行可视化展示、特征选择...
聚类分析中的“类”（cluster）和分类中的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。...
进一步理解聚类算法(K-平均、PAM、层次聚类、密度聚类),利用weka实现数据集的聚类处理,学会调整模型参数,以图或树的形式给出挖掘结果,并解释规则的含义。 实验要求 (1)随机选取数据集(UCI或data文件夹),需要做预处理的,单独说明处理过程。完成以下内容:(用四种方法:K-means、K-中心法、层次、密度) ...
k-Means算法是一种常用的聚类算法,用于将一组数据点划分为k个不同的簇(clusters)。每个簇都由其内部的数据点相似性特征而定义,而不同簇之间的数据点则具有较大的差异性。 k-Means步骤 初始化:在开始时,我们需要选择聚类的数量k,并且随机选择k个数据点作为初始聚类中心。
K-means聚类也称为快速聚类,k-means聚类涉及两个主要方面的问题。:第一,如何测试样本的“亲疏程度”;第二,如何进行聚类。 weka 要采用K-均值聚类方法,由于相似度釆用基于距离的方法进行衡量,所以在进行聚类之前,最好先进行数据的规范化。 本例中采用默认设置,即scale为1.0,translation为0.0。单击OK按钮回到主界面...
K-means聚类也称为快速聚类,k-means聚类涉及两个主要方面的问题。:第一,如何测试样本的“亲疏程度”;第二,如何进行聚类。 weka 要采用K-均值聚类方法,由于相似度釆用基于距离的方法进行衡量,所以在进行聚类之前,最好先进行数据的规范化。 本例中采用默认设置,即scale为1.0,translation为0.0。单击OK按钮回到主界面...
数据挖掘学习02 - 使用weka的kmeans聚类分析 本文目的 weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合,提供GUI/CLI界面和Java API使用方式。所以,在学习和解决数据挖掘问题时,可以先尝试用weka的GUI或CLI做出合适的分析,找到适当的算法,然后在将此算法集成到自己的项目中。最近在的项目中遇到了文本聚类的问题,kmeans是一...
SIB 数据流聚类算法,用于处理数据流中的聚类任务。 weka.clusterers.SIB SimpleKMeans KMeans 聚类算法,通过最小化簇内平方和实现聚类。 weka.clusterers.SimpleKMeans XMeans KMeans 变体,自动确定最优的簇数目。 weka.clusterers.XMeans 贝叶斯: 算法名称 算法描述 Java 类 AODE 属性特定独立的贝叶斯分类器。