Weka聚类算法的两个实现算法

在这里将使用Weka自带的K-means以及EM算法对同一份数据进行聚类。

目前使用的是自带的数据集。我也不太清楚这样聚类的效果如何 sigh...

 

Weka Version: 3.7.10

 

K-Means K-均值算法

import java.io.File;

import weka.clusterers.SimpleKMeans;
import weka.core.DistanceFunction;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ArffLoader;


public class TestKMeans {
	
	public static void main(String[] args) {
		Instances ins = null;
		
		SimpleKMeans KM = null;
		
		// 目前没有使用到，但是在3.7.10的版本之中可以指定距离算法
		// 默认是欧几里得距离
		DistanceFunction disFun = null;
		
		try {
			// 读入样本数据
			File file = new File("D:\\Program Files\\Weka-3-7\\data\\contact-lenses.arff");
			ArffLoader loader = new ArffLoader();
			loader.setFile(file);
			ins = loader.getDataSet();
			
			// 初始化聚类器 （加载算法）
			KM = new SimpleKMeans();
			KM.setNumClusters(2); 		//设置聚类要得到的类别数量
			KM.buildClusterer(ins);		//开始进行聚类
			
			// 打印聚类结果
			System.out.println(KM.toString());
//			for(String option : KM.getOptions()) {
//				System.out.println(option);
//			}
//			System.out.println("CentroIds:" + tempIns);
		} catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
	}
}

 

在上面的算法之中，使用的是SimpleKMeans这个类。

 

使用EM算法的方法几乎一样，唯一的不同就是在设置类数目的时候可以设置成-1. 如下：

EM em = null;
em = new EM();
// 使用交叉验证自动选择聚类数目
em.setNumClusters(-1);
em.setMaxIterations(100);
em.buildClusterer(ins);

 

具体可以看源码：

/**
   * Set the number of clusters (-1 to select by CV).
   * 
   * @param n the number of clusters
   * @throws Exception if n is 0
   */
  @Override
  public void setNumClusters(int n) throws Exception {

    if (n == 0) {
      throw new Exception("Number of clusters must be > 0. (or -1 to "
          + "select by cross validation).");
    }

    if (n < 0) {
      m_num_clusters = -1;
      m_initialNumClusters = -1;
    } else {
      m_num_clusters = n;
      m_initialNumClusters = n;
    }
  }

 

关于EM 以及K-Means的具体描述，请自行百度吧~

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