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这是我的代码：

import weka.clusterers.ClusterEvaluation;
import weka.clusterers.HierarchicalClusterer;
import weka.clusterers.EM;
import weka.core.converters.CSVLoader;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
import weka.core.neighboursearch.PerformanceStats;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Enumeration;

import weka.core.*;

public class WEKASample1 {

public static void main(String[] args) {

    Instances data = null;
    CSVLoader csvLoader = new CSVLoader();
    try {
        csvLoader.setSource(new File("D:\\WEKA\\numbers.csv"));

        data = csvLoader.getDataSet();
                HierarchicalClusterer h = new HierarchicalClusterer();

            DistanceFunction d = new DistanceFunction() {

        @Override
        public void setOptions(String[] arg0) throws Exception {

        }

        @Override
        public Enumeration listOptions() {
            return null;
        }

        @Override
        public String[] getOptions() {
            return null;
        }

        @Override
        public void update(Instance arg0) {

        }

        @Override
        public void setInvertSelection(boolean arg0) {

        }

        @Override
        public void setInstances(Instances arg0) {

        }

        @Override
        public void setAttributeIndices(String arg0) {

        }

        @Override
        public void postProcessDistances(double[] arg0) {

        }

        @Override
        public boolean getInvertSelection() {
            return false;
        }

        @Override
        public Instances getInstances() {
            return null;
        }

        @Override
        public String getAttributeIndices() {
            return null;
        }

        @Override
        public double distance(Instance arg0, Instance arg1, double arg2,
                PerformanceStats arg3) {
            return 0;
        }

        @Override
        public double distance(Instance arg0, Instance arg1, double arg2) {
            return 0;
        }

        @Override
        public double distance(Instance arg0, Instance arg1, PerformanceStats arg2)
                throws Exception {
            return 0;
        }

        @Override
        public double distance(Instance arg0, Instance arg1) {

            double s1 = arg0.value(0);
            double s2 = arg1.value(0);

            return Double.POSITIVE_INFINITY;
        }
    };

    h.setDistanceFunction(d);
    SelectedTag s = new SelectedTag(1, HierarchicalClusterer.TAGS_LINK_TYPE);
    h.setLinkType(s);

    h.buildClusterer(data);


//      double[] arr;
//      for(int i=0; i<data.size(); i++) {
//          
//          arr = h.distributionForInstance(data.get(i));
//          for(int j=0; j< arr.length; j++)
//              System.out.print(arr[j]+",");
//          System.out.println();
//          
//      }

        System.out.println(h.numberOfClusters());
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }

}

}

现在，即使我也修改了 distancefucntion 方法，生成的簇数的输出始终为 2。如果是哪个集群，我怎么知道哪个实例？当我取消注释上面为获取实例的分布而编写的代码时，我得到一个 ArrayOutOfBound 异常。

但总的来说，谁能解释一下 WEKA 在这里是如何分层完成聚类的？

这是我的数据集，长度为 10，维度为 2：

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3    3
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10   10
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1 回答 1

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尝试一个真实的数据集，而不是一个均匀分布的点数组。

因为它们到下一个的距离都是一样的！对于单链路，这应该是一个集群，但可能存在一些舍入问题。

另外，你使用的距离函数也都是0/Infinity！

首先尝试使用 Weka UI。

于 2012-06-05T13:04:50.097 回答