Java/WEKA:K群集错误：无法处理任何类属性

另外，我如何设置两个随机质心开始。我认为setSeed（）方法可以做到这一点，但如何使用数据集将其发送到word？我的csv文件如下所示：

并将其加载为：

weka.core.WekaException: weka.clusterers.SimpleKMeans: Cannot handle any class attribute!
    at weka.core.Capabilities.test(Unknown Source)
    at weka.core.Capabilities.test(Unknown Source)
    at weka.core.Capabilities.testWithFail(Unknown Source)
    at weka.clusterers.SimpleKMeans.buildClusterer(Unknown Source)
    at hmm.HMM.run(HMM.java:62)
    at hmm.HMM.main(HMM.java:22)
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException
    at hmm.HMM.run(HMM.java:71)
    at hmm.HMM.main(HMM.java:22)

以下是加载时有关属性的一些信息：

Instances instancesOne = loader.loadCsv("train", "class1");

回答，需要此代码来减少实例类（删除类属性）：

dataset:

@relation class1

@attribute x numeric
@attribute y numeric

@data
-9.0278,3.1518
-9.5656,3.6383
-9.805,3.8284
etc...

---

我不相信K-Means集群需要class属性。如果已为实例设置了一个，请尝试删除它并重新运行代码。可能有助于建立聚类模型的方法

---

希望这有帮助

“你的代码中抛出的异常在哪里？”MatthewSpencer更新了一个问题，请注意！奇怪的是，我在你发布的链接中收到了与EM方法相同的错误。我如何删除这个类属性，它似乎是邪恶的根源！你是对的，我必须手动删除class属性。

dataset:

@relation class1

@attribute x numeric
@attribute y numeric

@data
-9.0278,3.1518
-9.5656,3.6383
-9.805,3.8284
etc...

// remove class attribute, make class-less
Instances dataClusterer = null;
weka.filters.unsupervised.attribute.Remove filter = new weka.filters.unsupervised.attribute.Remove();
filter.setAttributeIndices("" + (instancesOne.classIndex() + 1));
try {
    filter.setInputFormat(instancesOne);
    dataClusterer = Filter.useFilter(instancesOne, filter);
} catch (Exception e1) {
    e1.printStackTrace();
    return;
}