数据挖掘中的结果分析包括两种模式:非监督模式和监督模式。在非监督模式下,使用SimpleKMeans进行运算,得到迭代次数、SSE和簇中心等结果,同时检验对象的分组信息。监督模式下同样使用SimpleKMeans,得到类/簇混淆矩阵和错误分组的对象比例。此外,对于数值属性,簇中心为均值,分类属性为众数。另一种方法是使用DBScan,同样分为非监督和监督模式,结果包括迭代次数和训练对象的分组信息。图形分析中,勾选“store clusters for visualization”可生成2D散布图,便于可视化类/簇混淆矩阵。
数据挖掘工具应用详解-使用Weka教程
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每个记录代表一次实验,包含所用数据集、分类算法以及各项性能指标。
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