调用WEKA包进行kmeans聚类（java）

2024-06-20 17:08
文章标签 java 进行 调用 聚类 kmeans weka

本文主要是介绍调用WEKA包进行kmeans聚类（java），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

所用数据文件：data1.txt

[plain]  view plain copy
print ?
  1. @RELATION data1  
  2.   
  3.   
  4. @ATTRIBUTE one REAL  
  5. @ATTRIBUTE two REAL  
  6.   
  7.   
  8.   
  9.   
  10. @DATA  
  11. 0.184000 0.482000  
  12. 0.152000 0.540000  
  13. 0.152000 0.596000  
  14. 0.178000 0.626000  
  15. 0.206000 0.598000  
  16. 0.230000 0.562000  
  17. 0.224000 0.524000  
  18. 0.204000 0.540000  
  19. 0.190000 0.572000  
  20. 0.216000 0.608000  
  21. 0.240000 0.626000  
  22. 0.256000 0.584000  
  23. 0.272000 0.546000  
  24. 0.234000 0.468000  
  25. 0.222000 0.490000  
  26. 0.214000 0.414000  
  27. 0.252000 0.336000  
  28. 0.298000 0.336000  
  29. 0.316000 0.376000  
  30. 0.318000 0.434000  
  31. 0.308000 0.480000  
  32. 0.272000 0.408000  
  33. 0.272000 0.462000  
  34. 0.280000 0.524000  
  35. 0.296000 0.544000  
  36. 0.340000 0.534000  
  37. 0.346000 0.422000  
  38. 0.354000 0.356000  
  39. 0.160000 0.282000  
  40. 0.160000 0.282000  
  41. 0.156000 0.398000  
  42. 0.138000 0.466000  
  43. 0.154000 0.442000  
  44. 0.180000 0.334000  
  45. 0.184000 0.300000  
  46. 0.684000 0.420000  
  47. 0.678000 0.494000  
  48. 0.710000 0.592000  
  49. 0.716000 0.508000  
  50. 0.744000 0.528000  
  51. 0.716000 0.540000  
  52. 0.692000 0.540000  
  53. 0.696000 0.494000  
  54. 0.722000 0.466000  
  55. 0.738000 0.474000  
  56. 0.746000 0.484000  
  57. 0.750000 0.500000  
  58. 0.746000 0.440000  
  59. 0.718000 0.446000  
  60. 0.692000 0.466000  
  61. 0.746000 0.418000  
  62. 0.768000 0.460000  
  63. 0.272000 0.290000  
  64. 0.240000 0.376000  
  65. 0.212000 0.410000  
  66. 0.154000 0.564000  
  67. 0.252000 0.704000  
  68. 0.298000 0.714000  
  69. 0.314000 0.668000  
  70. 0.326000 0.566000  
  71. 0.344000 0.468000  
  72. 0.324000 0.632000  
  73. 0.164000 0.688000  
  74. 0.216000 0.684000  
  75. 0.392000 0.682000  
  76. 0.392000 0.628000  
  77. 0.392000 0.518000  
  78. 0.398000 0.502000  
  79. 0.392000 0.364000  
  80. 0.360000 0.308000  
  81. 0.326000 0.308000  
  82. 0.402000 0.342000  
  83. 0.404000 0.418000  
  84. 0.634000 0.458000  
  85. 0.650000 0.378000  
  86. 0.698000 0.348000  
  87. 0.732000 0.350000  
  88. 0.766000 0.364000  
  89. 0.800000 0.388000  
  90. 0.808000 0.428000  
  91. 0.826000 0.466000  
  92. 0.842000 0.510000  
  93. 0.842000 0.556000  
  94. 0.830000 0.594000  
  95. 0.772000 0.646000  
  96. 0.708000 0.654000  
  97. 0.632000 0.640000  
  98. 0.628000 0.564000  
  99. 0.624000 0.352000  
  100. 0.650000 0.286000  
  101. 0.694000 0.242000  
  102. 0.732000 0.214000  
  103. 0.832000 0.214000  
  104. 0.832000 0.264000  
  105. 0.796000 0.280000  
  106. 0.778000 0.288000  
  107. 0.770000 0.294000  
  108. 0.892000 0.342000  
  109. 0.910000 0.366000  
  110. 0.910000 0.394000  
  111. 0.872000 0.382000  
  112. 0.774000 0.314000  
  113. 0.718000 0.252000  
  114. 0.688000 0.284000  
  115. 0.648000 0.322000  
  116. 0.602000 0.460000  
  117. 0.596000 0.496000  
  118. 0.570000 0.550000  
  119. 0.564000 0.592000  
  120. 0.574000 0.624000  
  121. 0.582000 0.644000  
  122. 0.596000 0.664000  
  123. 0.662000 0.704000  
  124. 0.692000 0.722000  
  125. 0.710000 0.736000  
  126. 0.848000 0.732000  
  127. 0.888000 0.686000  
  128. 0.924000 0.514000  
  129. 0.914000 0.470000  
  130. 0.880000 0.492000  
  131. 0.848000 0.706000  
  132. 0.730000 0.736000  
  133. 0.676000 0.734000  
  134. 0.628000 0.732000  
  135. 0.782000 0.708000  
  136. 0.806000 0.674000  
  137. 0.830000 0.630000  
  138. 0.564000 0.730000  
  139. 0.554000 0.538000  
  140. 0.570000 0.502000  
  141. 0.572000 0.432000  
  142. 0.590000 0.356000  
  143. 0.652000 0.232000  
  144. 0.676000 0.178000  
  145. 0.684000 0.152000  
  146. 0.728000 0.172000  
  147. 0.758000 0.148000  
  148. 0.864000 0.176000  
  149. 0.646000 0.242000  
  150. 0.638000 0.254000  
  151. 0.766000 0.276000  
  152. 0.882000 0.278000  
  153. 0.900000 0.278000  
  154. 0.906000 0.302000  
  155. 0.892000 0.316000  
  156. 0.570000 0.324000  
  157. 0.798000 0.150000  
  158. 0.832000 0.114000  
  159. 0.714000 0.156000  
  160. 0.648000 0.154000  
  161. 0.644000 0.212000  
  162. 0.642000 0.250000  
  163. 0.658000 0.284000  
  164. 0.710000 0.296000  
  165. 0.794000 0.288000  
  166. 0.846000 0.260000  
  167. 0.856000 0.304000  
  168. 0.858000 0.392000  
  169. 0.858000 0.476000  
  170. 0.778000 0.640000  
  171. 0.736000 0.662000  
  172. 0.718000 0.690000  
  173. 0.634000 0.692000  
  174. 0.596000 0.710000  
  175. 0.570000 0.720000  
  176. 0.554000 0.732000  
  177. 0.548000 0.686000  
  178. 0.524000 0.740000  
  179. 0.598000 0.768000  
  180. 0.660000 0.796000  

前言：Kmeans是一种非常经典的聚类算法。它利用簇的中心到对象的距离来分配每个对象的簇所属关系。同时迭代的进行簇的中心的更新以及簇分配的更新，直到收敛。


下面是调用weka包中实现的kmeans的代码


[java]  view plain copy
print ?
  1. package others;  
  2.   
  3. import java.io.File;  
  4.   
  5. import weka.clusterers.SimpleKMeans;  
  6. import weka.core.DistanceFunction;  
  7. import weka.core.Instances;  
  8. import weka.core.converters.ArffLoader;  
  9.   
  10. public class ArrayListTest {  
  11.   
  12.     public static void main(String[] args){  
  13.         Instances ins = null;  
  14.           
  15.         SimpleKMeans KM = null;  
  16.         DistanceFunction disFun = null;  
  17.           
  18.         try {  
  19.             // 读入样本数据  
  20.             File file = new File("data/data1.txt");  
  21.             ArffLoader loader = new ArffLoader();  
  22.             loader.setFile(file);  
  23.             ins = loader.getDataSet();  
  24.               
  25.             // 初始化聚类器 （加载算法）  
  26.             KM = new SimpleKMeans();  
  27.             KM.setNumClusters(4);       //设置聚类要得到的类别数量  
  28.             KM.buildClusterer(ins);     //开始进行聚类  
  29.             System.out.println(KM.preserveInstancesOrderTipText());  
  30.             // 打印聚类结果  
  31.             System.out.println(KM.toString());  
  32.               
  33.         } catch(Exception e) {  
  34.             e.printStackTrace();  
  35.         }  
  36.     }  
  37. }  

这篇关于调用WEKA包进行kmeans聚类（java）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1078742。

相关文章

Java实现删除文件中的指定内容

Java实现删除文件中的指定内容

《Java实现删除文件中的指定内容》在日常开发中,经常需要对文本文件进行批量处理,其中,删除文件中指定内容是最常见的需求之一,下面我们就来看看如何使用java实现删除文件中的指定内容吧... 目录1. 项目背景详细介绍2. 项目需求详细介绍2.1 功能需求2.2 非功能需求3. 相关技术详细介绍3.1 Ja
阅读更多...
springboot项目中整合高德地图的实践

springboot项目中整合高德地图的实践

《springboot项目中整合高德地图的实践》：本文主要介绍springboot项目中整合高德地图的实践,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一：高德开放平台的使用二：创建数据库（我是用的是mysql）三：Springboot所需的依赖（根据你的需求再
阅读更多...
spring中的ImportSelector接口示例详解

spring中的ImportSelector接口示例详解

《spring中的ImportSelector接口示例详解》Spring的ImportSelector接口用于动态选择配置类,实现条件化和模块化配置,关键方法selectImports根据注解信息返回... 目录一、核心作用二、关键方法三、扩展功能四、使用示例五、工作原理六、应用场景七、自定义实现Impor
阅读更多...
SpringBoot3应用中集成和使用Spring Retry的实践记录

SpringBoot3应用中集成和使用Spring Retry的实践记录

《SpringBoot3应用中集成和使用SpringRetry的实践记录》SpringRetry为SpringBoot3提供重试机制,支持注解和编程式两种方式,可配置重试策略与监听器,适用于临时性故... 目录1. 简介2. 环境准备3. 使用方式3.1 注解方式 基础使用自定义重试策略失败恢复机制注意事项
阅读更多...
SpringBoot整合Flowable实现工作流的详细流程

SpringBoot整合Flowable实现工作流的详细流程

《SpringBoot整合Flowable实现工作流的详细流程》Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎,Flowable流程引擎可用于部署BPMN2.0流程定义,创建这些流程定义的... 目录1、流程引擎介绍2、创建项目3、画流程图4、开发接口4.1 Java 类梳理4.2 查看流程图4
阅读更多...
一文详解如何在idea中快速搭建一个Spring Boot项目

一文详解如何在idea中快速搭建一个Spring Boot项目

《一文详解如何在idea中快速搭建一个SpringBoot项目》IntelliJIDEA作为Java开发者的‌首选IDE‌,深度集成SpringBoot支持,可一键生成项目骨架、智能配置依赖,这篇文... 目录前言1、创建项目名称2、勾选需要的依赖3、在setting中检查maven4、编写数据源5、开启热
阅读更多...
Java对异常的认识与异常的处理小结

Java对异常的认识与异常的处理小结

《Java对异常的认识与异常的处理小结》Java程序在运行时可能出现的错误或非正常情况称为异常,下面给大家介绍Java对异常的认识与异常的处理,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参... 目录一、认识异常与异常类型。二、异常的处理三、总结 一、认识异常与异常类型。（1）简单定义-什么是
阅读更多...
SpringBoot项目配置logback-spring.xml屏蔽特定路径的日志

SpringBoot项目配置logback-spring.xml屏蔽特定路径的日志

《SpringBoot项目配置logback-spring.xml屏蔽特定路径的日志》在SpringBoot项目中,使用logback-spring.xml配置屏蔽特定路径的日志有两种常用方式,文中的... 目录方案一：基础配置（直接关闭目标路径日志）方案二：结合 Spring Profile 按环境屏蔽关
阅读更多...
Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能

Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能

《Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能》在当今数字化时代,网络资源的获取与处理已成为软件开发中的常见需求,其中,图片作为网络上最常见的资源之一,其下载与保存功能在许多应用场景中都... 目录引言一、Apache HttpClient简介二、技术栈与环境准备三、实现图片下载与保存功能1.
阅读更多...
SpringBoot排查和解决JSON解析错误(400 Bad Request)的方法

SpringBoot排查和解决JSON解析错误(400 Bad Request)的方法

《SpringBoot排查和解决JSON解析错误(400BadRequest)的方法》在开发SpringBootRESTfulAPI时,客户端与服务端的数据交互通常使用JSON格式,然而,JSON... 目录问题背景1. 问题描述2. 错误分析解决方案1. 手动重新输入jsON2. 使用工具清理JSON3.
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2