java怎么实现kmeans聚类

102次阅读

共计 993 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

Java 中可以通过使用机器学习库来实现 k -means 聚类算法。下面是一个使用 Weka 库实现 k -means 聚类算法的示例代码：

import weka.clusterers.SimpleKMeans;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils;
public class KMeansExample {public static void main(String[] args) {
try {
// 读取数据集
ConverterUtils.DataSource source = new ConverterUtils.DataSource("path/to/your/dataset.arff");
Instances data = source.getDataSet();
// 设置类别属性索引（如果数据集中有类别属性）data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// 初始化 K -means 聚类算法对象
SimpleKMeans kMeans = new SimpleKMeans();
kMeans.setNumClusters(3); // 设置聚类数目
// 构建聚类模型
kMeans.buildClusterer(data);
// 打印聚类中心
Instances centroids = kMeans.getClusterCentroids();
for (int i = 0; i < centroids.numInstances(); i++) {System.out.println("Cluster " + (i + 1) + " center: " + centroids.instance(i));
}
// 对新数据进行预测
Instance newInstance = data.get(0); // 假设预测第一条数据
int clusterIndex = kMeans.clusterInstance(newInstance);
System.out.println("Predicted cluster for instance 0: " + clusterIndex);
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
}
}
}

在上面的代码中，需要替换 path/to/your/dataset.arff 为你的数据集路径。

丸趣 TV 网 – 提供最优质的资源集合！

正文完