weka中EM聚类算法结果分析

Weka中的EM聚类算法是一种基于概率模型的聚类算法，它可以将数据集中的样本划分为多个类别。在使用EM聚类算法对数据集进行聚类之后，我们需要对聚类结果进行分析和解释。

一般来说，我们可以通过以下几个方面对聚类结果进行分析：

1. 聚类效果评估：可以使用聚类效果指标，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等来评估聚类结果的好坏。比如，轮廓系数越接近1，说明聚类结果越好。

2. 聚类中心特征分析：可以分析每个聚类中心的特征向量，找出每个聚类的特点和共性。比如，可以使用PCA降维算法将高维特征向量转换为二维或三维的散点图，观察不同类别的聚类中心在特征空间中的分布情况。

3. 聚类结果可视化：可以使用二维或三维的散点图将聚类结果可视化，观察聚类结果的分布情况。比如，可以将聚类结果与真实标签进行比较，看是否存在明显的差异。

4. 聚类结果解释：可以分析每个聚类中的样本，找出它们之间的共性和联系。比如，可以使用关联规则挖掘算法，找出不同聚类之间的关联规则，从而解释聚类结果。

总之，对于Weka中的EM聚类算法，我们可以通过以上几个方面来对聚类结果进行分析和解释，以便更好地理解和利用聚类结果。