Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/9/java/310.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
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Java 使用kmeans算法建立数据模型并使用它对新数据集进行分类

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数据挖掘和
Weka
的新功能。我正在
Java
（eclipsewithweka）中编写一个
kmeans集群算法
，它接收一个数据集并从中构建集群。如何使用这些构建的集群对进一步的新数据集进行分类

与中一样，它使用一个新实例，并使用最短距离方法查看它属于哪个集群，而无需再次重新创建集群


提前感谢。
我通常做的是运行weka，使用UI分析统计数据和这些东西构建模型

然后，当您在
结果列表
中获得要使用的模型时，只需右键单击它并选择
保存模型
。此步骤将把模型保存在
.model
文件中，您可以将该文件加载到java代码中，以对新实例进行分类


这里有一个详细的教程：
应该可以使用
kmeans.clusterInstance（theInstance）。（毫无疑问，您可以手动计算新实例与之距离最小的质心，但这不是必需的）的可能重复