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weka怎么进行聚类分析

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2.因为FuzzyCMeans是聚类的算法，所以直接在weka.Clusters的封装下测试FuzzyCMeans.java源程序 ， 当kmeans 聚类如何在hadoop2上实现kmeans 聚类为开始，随机选取k个中心点计算与其他点的距离，经过一次迭代 ， 每个中的中心 。
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3、基于 weka实现文本分类中文短文本不同算法的结果差异较大朴素贝叶...你好！每种分类方法都有自己的专业领域 。对于文本分类问题，你的数据条件可能更适合应用朴素贝叶斯方法，svm和决策树方法也有缺点 。楼主文本分类的效果，朴素贝叶斯或者贝叶斯信念网络最好一般聚类楼主可以参考bugtriage的相关文献 。
4、是用python学数据挖掘好,还是用java学 weka的开发好主要是方便 。python的第三方模块丰富 ， 语法非常简洁，自由度非常高 。python的numpy、scipy和matplotlib模块可以完成spss的所有功能 ， 并且可以根据自己的需要对数据进行清理和归约 。如果有必要，他们还可以连接sql做机器学习 。很多时候，数据是通过网络爬虫从互联网上收集的 。python有一个urllib模块，可以轻松完成这个任务 。有时候爬虫在收集数据的时候 ， 要处理一些网站的验证码 。python有一个PIL模块，很容易识别 。如果需要神经网络和遗传算法，scipy也可以完成这项任务，如果决策树使用这样的代码，Do 聚类不能局限于某些种类聚类 ， 可能需要根据实际情况进行调整，kmeans 聚类，DBSCAN 聚类，有时可能需要组合两个-1此外，还有很多基于距离的距离表达方法，如欧氏距离、余弦距离、闵可夫斯基距离、城市街区距离等 。
5、请问如何向 weka中添加新算法1 。写一个新的算法，必须符合Weka接口标准 。这里以Weka中文站下载的一个算法(fuzzy C-means聚类algorithm:FuzzyCMeans)的添加(好像打不开，简单复制一个clusterers目录下已有的算法，改个名字就好了)为例说明其具体流程 。2.因为FuzzyCMeans是聚类. clusters的算法，所以直接在weka.Clusters的包下测试FuzzyCMeans.java源程序 。
当6、大数据进行kmeans 聚类在hadoop2上怎么实现kmeans 聚类不是初始时间时，随机选取k个中心点 ， 计算与其他点的距离 。一次迭代后，计算每聚类(即聚类)中的中心点，作为下一次迭代的中心点 ， 如果实现mapreduce，map函数计算每个点到中心点的距离，选择离每个点最近的中心点，然后输出键值对 。reduce函数计算聚类的每个点的平均距离，并将其作为下一次迭代的中心点 。

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