在我的 JAVA 代码中使用带有 weka 的 EM 聚类？

【问题标题】：Using EM clustering with weka in my JAVA code?在我的 JAVA 代码中使用带有 weka 的 EM 聚类？
【发布时间】：2015-06-22 12:14:58
【问题描述】：

我在 weka 中应用 EM 聚类来聚类一些点 (x, y, z)。我在我的 JAVA 代码上写了 EM：

EM em = new EM();
em.setDebug(false);
em.setDisplayModelInOldFormat(false);
em.setMaxIterations(100);
em.setMinStdDev(0.000001);
em.buildClusterer(data_to_use);

当它想要构建时（最后一行），它得到一个错误，这可能是因为它只得到一个集群。我该如何解决这个错误？

【问题讨论】：

说真的，如果您需要我们提供帮助，您需要告诉我们错误消息......也可以考虑使用 ELKI 对我来说更快，并且有更多的聚类算法。
抱歉我的重播迟了。错误是：“weka.core.WekaException: weka.clusterers.EM: 没有足够的训练实例（必需：1，提供：0）！”

标签： java cluster-analysis weka

【解决方案1】：

您是否尝试过不使用任何其他选项？例如

    EM clusterer = new EM();
    clusterer.buildClusterer(dataClusterer);

尝试使用过滤器来带走Class，否则它会认为这是一个特征，因此只生成1个集群，你可以使用：

    // generate data for clusterer (w/o class)
    Remove filter = new Remove();
    filter.setAttributeIndices("" + (data.classIndex() + 1));
    try {
        filter.setInputFormat(data);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }

    Instances dataClusterer = Filter.useFilter(data, filter);

    // train clusterer
    EM clusterer = new EM();

    // set further options for EM, if necessary...
    // clusterer.setNumClusters(maxNumofClusters); //-1 for n number of clusters
    clusterer.buildClusterer(dataClusterer);

另一种方法是直接在 weka 中进行评估（创建 arff）

干杯

【讨论】：

TNX 供您重播。它对我不起作用。我不知道为什么。我更喜欢使用“try_catch”。