Java 向clusterer添加新实例

我目前正在使用Weka的SimpleKMeans clusterer。 我想将新的看不见的实例集群到预先存在的集群或新集群中

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如何将不可见的实例集群到集群中

我不确定我是否理解这个问题，但如果您正在寻找能够捕获比预定数量更多（或更少）的集群的方法，我建议您研究非参数聚类算法，例如Dirichlet Process Mixed。

添加新实例的明显方法是使用原始“kmeans”出版物中的MacQueen k-means方法

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我不认为Weka可以做到这一点，所以你必须自己编写代码。但这是最简单的

对不起，我不清楚。我使用数据集初始化集群以生成k个集群。在此之后，我想在每个新文档和每个集群之间执行余弦相似性。如果相似性低于阈值，那么创建一个集群，或者添加到一个预先存在的集群。是的，这听起来很像一个非参数集群问题。看看Dirichlet过程混合物，它应该是最容易遵循的。