Machine learning 如何通过Orange（GUI）使用测试学习者和混淆矩阵

我不太会使用橙色GUI。我测试了一些带有旧标签的数据，比如集群ID。然后我使用K-means聚类生成带有集群ID的新标签生成的新属性的新数据。但问题是我不知道如何在Orange GUI上操作，以评估新旧标签之间的聚类效果，如下所示：

（1） 混淆矩阵（GUI）无法连接到k-means的输出数据 直接聚类。我想我需要训练我的数据。但我不知道 知道如何进行培训，并将培训数据与之进行比较 标记数据以获得混淆矩阵

（2） ROC（GUI）也无法连接到这一点。我推测ROC可能是 如果测试后学员和混淆矩阵有效，则有效

如果您使用过Orange（GUI），我将非常感谢您的帮助。我希望您能指导我如何处理这些图标和连接，以评估k-means聚类效果。谢谢大家!

如果我的描述不好，你可以在这里留言，我会每天早晚检查。我国采用UTC+8区域

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混淆矩阵和ROC分析是用于分析来自测试学习者小部件的分类结果的小部件。此类评估的典型模式为：

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用于集群的小部件可以将带有集群标签的列添加到数据集中，但是没有小部件可以将此类列转换为预测器。对于当前的一组小部件，作为学习者，无法使用无监督的方法，因此无法使用小部件在分类评估设置中分析结果。

您的指南逐渐对我有所了解，我感谢您的帮助。此外，当我浏览了你的博客，请原谅我的突然提问，你能提供学习橙色课程的链接吗？我很期待这些内容。谢谢