如何计算Weka中集群评估的准确性

Question

我们如何使用Weka计算群集的准确度？

我可以使用这个公式：

Accuracy (A) = (tp+tn)/Total # samples

但我如何知道Weka工具实验输出中的真正积极，假阳性，真阴性和假阴性是什么？

Answer 1

Weka中有一些不同的聚类模式：

使用训练集（默认）：在群集之后，Weka将训练实例分类为它开发的群集，并计算落入每个群集的实例百分比。例如，集群0中的X％和集群1中的Y％等

提供的测试集：如果群集表示与EM算法一样具有概率性，Weka可以在单独的测试数据上评估群集。

使用类进行群集评估：在此模式下，Weka首先忽略class属性并生成群集。在测试期间，它根据每个集群中类属性的多数值为集群分配类标签。最后，它计算分类错误并显示相应的混淆矩阵。

Answer 2

查看cross-validation原则。在java代码中使用ClusterEvaluation的方法crossValidateModel和evaluateClusterer。或者您也可以直接使用weka GUI进行实验。

Answer 3

根据this对类似问题的回答，可以通过软件包管理器下载的classificationViaClustering元分类器将完成您想要的工作。