Weka分类前的聚类

Posted 2023-03-12

【中文标题】Weka分类前的聚类

【英文标题】：Clustering before classification in Weka

【发布时间】：2015-01-04 09:09:44

【问题描述】：

我的数据集中的实例具有多个数字属性和一个二进制类。在 Weka 中有没有办法使用聚类器并将结果传递给分类器（比如 SMO）以改进分类结果？

【参考方案1】：

您可以将集群信息添加到数据中的一种方法是使用以下方法（在 Weka Explorer 中）：

加载您喜欢的数据集 选择您的集群模型（在我的例子中，我使用了 SimpleKMeans） 根据需要修改集群参数 将训练集用于集群模式 启动集群进程 生成集群后，右键单击结果列表并选择“可视化集群分配” 选择 Y 作为集群，然后点击保存按钮，如下所示：

将数据保存到指定位置。

然后您应该能够加载此文件并在分类器中使用集群信息，就像任何其他属性一样。只需确保将 Class 设置为正确的属性，您就应该正确。

注意：当我运行这些测试时，我使用 J48 来评估类，而 J48 似乎只使用集群的值来估计类。模型的准确率也出奇的高，所以要么数据集太简单，要么我可能错过了聚类过程中的某个步骤。

希望对您有所帮助！

【参考方案2】：

在 Weka Explorer 中，加载数据集后

选择预处理选项卡， 点击“选择...”按钮， 添加无监督属性过滤器“AddCluster”。 点击旁边的按钮，打开聚类器选择字段，选择一个聚类器， 配置/参数化集群器 关闭所有模式对话框

点击“应用”按钮应用过滤器。它将添加另一个名为“cluster”的属性作为属性列表中最右边的属性。

然后继续你的分类实验。

【讨论】：

AddCluster 过滤器选项灰显，无法应用。这可能是什么原因？

我不知道，这取决于您的数据。也许尝试使用不同的数据集，例如使用 Weka 附带的内置数据集之一？只是为了确保它完全有效。

不幸的是，我必须使用该数据集。无论如何感谢您的回答。