如何通过最新的wekapythonwrapper 0.3.8在ClusterEvaluation后获得不正确的集群实例？

Question

我正在学习Weka的集群，并尝试在使用pythonweka包装器0.3.8（python2.7）进行“ClusterEvaluation”之后获得“不正确的集群实例”。在

目前，我在输入的arff文件中有class属性，成功地构建了数据模型，并且可以得到训练集中每个集群的集群数量和集群分配以及集群实例的输出……等等（都是以python-weka-wrapper-examples/src/wekaexamples/clusterers为例/clusters.py)在

但是，我想知道每个实例是否正确地聚集为input arff的标记类，以及不正确地聚集实例的比率（就像wekagui的输出结果一样）。在

在运行weka.clusterers.ClusterEvaluation公司模块。在

有没有人知道如何通过pythonweka包装器来实现mapclass（http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/clusterers/ClusterEvaluation.html#mapClasses-int-int-int:A:A-int:A-double:A-double:A-int-）？
或者无论如何都要获得集群实例的比率结果v.s labeled class attribute？在

谢谢！在

Answer 1

如果要测试的Instances对象在使用ClusterEvaluation类执行集群计算时设置了class属性，则可以使用classes_to_clusters属性来获取在计算集群器时收集的映射。等效的Java方法是ClusterEvaluation.getClassesToClusters。 mapClasses方法还没有公开为Python函数。在