如何在WEKA中优化聚类参数以降低SSE，并使用散点图展示聚类结果？

为了优化WEKA中的聚类参数以降低Within cluster sum of squared errors (SSE)，并以散点图形式可视化聚类结果，你可以按照以下步骤操作：

参考资源链接：[WEKA数据挖掘教程：聚类分析与结果可视化](https://wenku.csdn.net/doc/1cgym1i7eu?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，打开WEKA界面，加载你的数据集到Explorer环境中。选择合适的聚类算法，如K-Means，然后点击“Choose”按钮以调整聚类算法参数。

在参数设置中，你会看到一个名为“Number of clusters”的选项，你可以通过修改这个值来尝试不同的簇数量，因为选择合适的簇数量是优化SSE的关键因素之一。接下来，找到“Random number seed”参数，这是一个用于初始化簇中心的随机种子，改变这个值可以帮助你探索不同的聚类配置。

进行聚类后，可以在结果面板中查看SSE值，通过多次运行并比较不同参数设置下的SSE值，选择一个较低的SSE值以达到较好的聚类效果。

为了以散点图形式展示聚类结果，可以右键点击结果标签页中的聚类结果，选择“Visualize cluster assignments”功能。在弹出的散点图视图窗口中，你可以选择不同的属性作为x轴和y轴，对实例进行着色，以区分不同的簇。

通过调整聚类参数和使用WEKA的可视化工具，你可以有效地进行聚类分析并优化SSE，进而通过散点图直观展示聚类结果。通过不断尝试和比较，你可以找到最适合你数据集的聚类配置。建议进一步查阅《WEKA数据挖掘教程：聚类分析与结果可视化》来获得更深入的理解和更多实用技巧。

参考资源链接：[WEKA数据挖掘教程：聚类分析与结果可视化](https://wenku.csdn.net/doc/1cgym1i7eu?spm=1055.2569.3001.10343)