machine-learning - 使用 weka.clusterers.HierarchicalClusterer 时出现 IllegalArgumentException

Question

我搜索了很多，但没有找到任何描述如何使用 WEKA HierarchicalClusterer 的示例代码。使用以下 C# 代码会在“agg.buildClusterer(insts);”处出现 IllegalArgumentException。

weka.clusterers.HierarchicalClusterer agg = new weka.clusterers.HierarchicalClusterer();
agg.setNumClusters(NumCluster);
/*
Tag[] TAGS_LINK_TYPE = agg.getLinkType().getTags();
agg.setLinkType(new SelectedTag(1, TAGS_LINK_TYPE));
*/
agg.buildClusterer(insts);
for (int i = 0; i < insts.numInstances(); i++)
{
    int clusterNumber = agg.clusterInstance(insts.instance(i));
}

StackTrace 说:

at java.util.PriorityQueue..ctor(Int32 initialCapacity, Comparator comparator)
at weka.clusterers.HierarchicalClusterer.doLinkClustering(Int32 , Vector[] , Node[] )
at weka.clusterers.HierarchicalClusterer.buildClusterer(Instances data)

但未指定 Message 或 InnerException。变量“insts”是一个实例对象，它只保存具有等量数值属性的实例。

有人能够快速找到我的错误或者请发布/链接一些示例代码吗？另外，LinkType(注释代码)的设置是否正确？

谢谢，比约恩

Answer 1

HierarchicalClusterer 类具有 TAGS_LINK_TYPE 属性。所以喜欢

agg.setLinkType(new SelectedTag(1, HierarchicalClusterer.TAGS_LINK_TYPE));

将实现您设置链接所需的效果。那么这个 1 到底是什么意思呢？从 javadoc 中我们可以看到 TAGS_LINK_TYPE 包含哪些内容:

 -L Link type (Single, Complete, Average, Mean, Centroid, Ward, Adjusted complete, Neighbor Joining)
  [SINGLE|COMPLETE|AVERAGE|MEAN|CENTROID|WARD|ADJCOMLPETE|NEIGHBOR_JOINING]

一般来说，您的代码对于 C# 情况来说看起来没问题。我发现您在上面的示例中没有设置距离度量，也许您想这样做？我也使用 IKVM 尽可能地使用 Weka 和 C#。我发现允许分层聚类的数据集不太大。也许您的数据集超出了 WEKA 可以处理的范围，如果减小数据集的大小，您就可以避免错误？