cluster-analysis - WEKA K-Means 聚类

Question

任何人都可以解释 WEKA 中 K-Means 聚类的输出实际上意味着什么。

例如

kMeans


Number of iterations: 9

Within cluster sum of squared errors: 9434.911100488926

Missing values globally replaced with mean/mode

Cluster centroids:

                  Cluster#
Attribute         Full Data          0          1                           
                      (400)      (310)       (90)
=================================================
competency134        0.0425     0.0548          0  
competency207        0.0425     0.0548          0  
competency263          0.01     0.0129          0  
competency264          0.01     0.0129          0  
competency282          0.01     0.0129          0  
competency289          0.01     0.0129          0  

列中的数字实际上是什么意思，它表示表格上方的簇质心，但如何确定两个簇的质心是什么？

如果有人能解释这些数字的含义，我将不胜感激。

如果有人对如何完成集群的轮廓评估有任何想法，那也会很棒。

谢谢

Answer 1

第一列为您提供总体人口质心。第二列和第三列分别为您提供集群 0 和 1 的质心。每行给出特定维度的质心坐标。

我相信你需要好好复习一下你的 K-means .找到质心是算法的重要组成部分。质心是算法特定运行的结果，不是唯一的 - 不同的运行可能会生成不同的质心集。

请查看 Michael Abernethy's description of Weka clustering更多细节。