Machine learning WEKA如何计算误差平方和或SSE？_Machine Learning_Cluster Analysis_Weka_K Means

Machine learning WEKA如何计算误差平方和或SSE？

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我是WEKA的新手

我想知道WEKA如何获得其简单K-均值算法的SSE值

我的朋友和我实现了一个java实现的K-Means算法，在同一个数据集上，我们的java实现的算法得到的SSE值只有400左右，而WEKA得到的是2000左右。这怎么可能呢

我的朋友还说WEKA使用K-Means++。这可能是让他们产生不同结果的原因之一吗

任何想法都将不胜感激。谢谢

如果我说错了什么，请纠正我。我很想学习。

您的数据标准化了吗

不同的归一化将导致不同的结果和不同的SSE值

还可以尝试导出结果，然后使用相同的实现计算两个SSE值。

您是使用交叉折叠验证还是仅使用训练/测试分割？@steve您不使用无监督的方法进行交叉验证。@ErichSchubert认为他们将此作为分类框架的一部分：-）是的，也许这就是问题所在，我们的数据尚未正常化，我们正在进行数据清理和其他工作，感谢您的回复