Machine learning 使用weka.clusterers.HierarchycalClusterer时出现IllegalArgumentException

我搜索了很多，但找不到任何示例代码，这些代码描述了如何使用WEKA HierarchycalClusterer。使用下面的C代码在“agg.buildClusterer（insts）；”中给出了一个IllegalArgumentException

但未指定任何消息或InnerException。 变量“insts”是一个Instances对象，它只保存具有等量数值属性的实例

是否有人能够快速找到我的错误，或者请发布/链接一些示例代码？ 此外，链接类型（注释代码）的设置是否正确

谢谢，

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Björn

HierarchycalClusterer类有一个

TAGS\u LINK\u TYPE

属性。很像

agg.setLinkType(new SelectedTag(1, HierarchicalClusterer.TAGS_LINK_TYPE));

将实现设置链接所需的功能。那1到底是什么意思？从javadocs中，我们可以看到标签链接类型包含的内容：

 -L Link type (Single, Complete, Average, Mean, Centroid, Ward, Adjusted complete, Neighbor Joining)
  [SINGLE|COMPLETE|AVERAGE|MEAN|CENTROID|WARD|ADJCOMLPETE|NEIGHBOR_JOINING]

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一般来说，您的代码在C#情况下看起来不错。我看到您在上面的示例中没有设置距离度量，也许您希望这样做？我也尽我所能使用Weka和C#使用IKVM。我发现允许分层聚类的数据集不是太大。可能您的数据集超出了WEKA所能处理的范围，如果您减小数据集的大小，您可以避免错误？

您可能需要研究其他应用程序。Weka对集群的支持非常少，而且速度非常慢。@Anony Mouse有什么建议特别适合C#开发人员吗？我认为正是这个变量让我们非常希望Weka在这个任务上工作。Weka不是原生的C#，而是Java。如果您已经使用了Java-C桥，那么不妨尝试其他Java软件。

agg.setLinkType(new SelectedTag(1, HierarchicalClusterer.TAGS_LINK_TYPE));

 -L Link type (Single, Complete, Average, Mean, Centroid, Ward, Adjusted complete, Neighbor Joining)
  [SINGLE|COMPLETE|AVERAGE|MEAN|CENTROID|WARD|ADJCOMLPETE|NEIGHBOR_JOINING]