我正在学习Weka的聚类并试图获得＆＃34;错误地聚集的实例＆＃34;在＆＃39; ClusterEvaluation＆＃39;之后使用python-weka-wrapper 0.3.8（python 2.7）。
目前，我在输入arff文件中有class属性，成功构建数据模型，并且可以得到num of clusters＆amp; cluster_assignments＆amp;训练集中每个集群的集群实例......等等（都遵循python-weka-wrapper-examples / src / wekaexamples / clusterers / clusterers.py的例子）
但是，我想知道每个实例是否正确聚类为输入arff的标记类，以及错误聚簇实例的比例（就像Weka GUI的输出结果一样）。
在运行weka.clusterers.ClusterEvaluation模块之前，我不确定从Weka GUI v3.8.0 / Explore / Cluster / Cluster模式/ Classes到Clusters评估中的this选项的设置位置。
有没有人知道如何通过python-weka-wrapper来做mapClasses（http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/clusterers/ClusterEvaluation.html#mapClasses-int-int-int:A:A-int:A-double:A-double:A-int-）？或者无论如何得到聚集实例的比率结果v.s标记的类属性？
欣赏！
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如果使用Instances类执行集群评估时，ClusterEvaluation测试对象设置了类属性，则可以使用classes_to_clusters属性获取已收集的映射在评估群集器时。等效的Java方法是ClusterEvaluation.getClassesToClusters。
mapClasses方法没有作为Python函数公开。
