聚类算法kmeans weka代码实现

以下是使用Weka实现KMeans聚类算法的代码示例：

import weka.clusterers.SimpleKMeans;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class KMeansClustererExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载数据
        DataSource source = new DataSource("path/to/your/data.arff");
        Instances data = source.getDataSet();
        // 设置类别属性索引
        data.setClassIndex(-1);
        // 初始化聚类器
        SimpleKMeans kMeans = new SimpleKMeans();
        // 设置聚类数
        kMeans.setNumClusters(3);
        // 构建聚类器
        kMeans.buildClusterer(data);
        // 打印聚类结果
        for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) {
            System.out.println("Instance " + i + " is in cluster " + kMeans.clusterInstance(data.instance(i)));
        }
    }
}

在代码中，首先使用`DataSource`类加载数据集，然后使用`SimpleKMeans`类初始化聚类器，并通过`setNumClusters()`方法设置聚类数。接着使用`buildClusterer()`方法构建聚类器，最后通过`clusterInstance()`方法获取每个实例所属的聚类编号。