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cluster-analysis - Weka で Xmeans クラスタラーの出力をプログラムで取得する
Weka で Kmeans を使用する場合、モデルの出力結果に対して getAssignments() を呼び出して、特定のインスタンスごとにクラスターの割り当てを取得できます。(省略された) Jython の例を次に示します。
各クラスタ番号のインデックスは、インスタンスに対応しています。したがって、インスタンス 0 はクラスター 14 にあり、インスタンス 1 はクラスター 16 にあり、以下同様です。
私の質問は: Xmeans に似たようなものはありますか? ここでAPI 全体を確認しましたが、そのようなものは見当たりません。
machine-learning - パッケージマネージャー経由でインストールした後、Weka 3-7-5 で XMeans を使用できない
初期シードを選択できるクラスタリング アルゴリズムを使用しようとしているので、weka GUI から Weka の Xmeans を試して使用することにしました。しかし、weka のパッケージ マネージャーを使用して Xmeans をインストールすると、GUI でグレー表示されたままになり、weka が提供する test.arff ファイルの 1 つを読み込んだ後でもクラスタリングを開始できません。誰かが私を正しい方向に向けたり、そのようなタスクを達成するための別のプログラムや Java ライブラリを提案したりできますか?
cluster-analysis - Weka クラスタリング XMeans を使用して出力ファイルにクラスタ割り当てを保存する方法は?
環境
Wekaクラスタリング アルゴリズムを使用したいXMeans。ただし、からクラスター割り当てを取得する方法がわかりませんGUI of Weka。
現時点では、クラスタ ID のリストと、各クラスタに割り当てられたエントリのパーセンテージのみを確認できます。
質問
各エントリのクラスタ割り当てを、たとえばCSV形式で保存する方法はありますか?
cluster-analysis - Weka XMeans が体系的にクラスター数を過小評価するのはなぜですか?
Weka の XMeans クラスタラーに問題があります。私は他の数人の人間と話をしましたが、下のスクリーンショットには6つのクラスターがあることに全員が同意しています. いずれにせよ、xMeans は同意していないようです。
XMeans は、最小クラスター数の設定に基づいて、クラスター数を体系的に過小評価しているようです。クラスターの最大数が 100 に保持されている場合、得られる結果は次のとおりです。
最もひどいことに、-L 1(および-H 100) を使用すると、クラスターが 1 つしか見つかりません。最小クラスター数を 5 にすることによってのみ、実際に 6 つのクラスターが表示されます。構造改善パラメーターを (100,000 まで) 上げても効果はないようです。(他のオプションも試してみましたが、違いはありませんでした。) 以下は、上記のスクリーンショットを生成したオプションで、1 つの中心が見つかりました。
明らかに、ここで何かが欠けています。XMeans を期待どおりに動作させるにはどうすればよいですか?