SimpleKMeans

SimpleKMeans重要参数 SimpleKMeans作为WEKA中常用的聚类算法，其参数设置对聚类结果有显著影响。 核心参数： numClusters：指定聚类数量，即K值。 seed：随机数种子，用于初始化聚类中心点，影响结果稳定性。 maxIterations：最大迭代次数，控制算法运行时间和收敛程度。 其他重要参数： preserveInstancesOrder：是否保持实例顺序，影响结果的可解释性。 distanceFunction：距离函数选择，决定数据点相似度计算方式。 参数选择建议： numClusters 需要根据具体数据和问题进行调整，可以通过观察聚类结果的评估

WEKA 的聚类功能，配置挺简单，适合刚入门的你快速上手。打开Explorer，加载bank-data.arff这 600 条数据，点到Cluster，选SimpleKMeans。numClusters设成 6，意思就是要分成 6 类。随机种子seed建议设成 10，保证结果稳定点。训练模式选Use training set，点Start，右边就能看到结果了。输出格式清晰，参数一目了然，适合教学和快速实验。