在WEKA中如何通过调整参数来优化聚类的Within cluster sum of squared errors (SSE)，并以散点图形式进行聚类结果的可视化？

在WEKA中优化聚类的Within cluster sum of squared errors (SSE) 通常涉及参数调整以寻找最佳的聚类配置。SSE是一个衡量聚类质量的关键指标，代表簇内所有点与簇中心之间距离的平方和。为了优化SSE，用户可以通过调整聚类算法的参数，如初始化簇中心的“种子”值，尝试多次运行以找到SSE最小的配置。例如，在使用k-means聚类时，可以通过更改初始种子点来获得不同的聚类结果，并观察哪一个结果的SSE更低。

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)

在WEKA中，可视化聚类结果通常使用散点图来表示。用户可以选择不同的属性作为X轴和Y轴，而聚类结果的颜色或形状可以用来区分不同的簇。这样做可以让用户直观地看到数据点在特征空间中的分布，以及不同簇之间的界限。

为了深入理解和掌握这些概念，推荐参考《WEKA数据挖掘教程：聚类分析与结果可视化》。本教程详细介绍了如何使用WEKA进行聚类分析，并解释了如何通过可视化工具来观察和评估聚类效果。教程中还包含了对簇中心计算方法的解释，这对于理解聚类过程中的数值型和分类型属性是非常有帮助的。通过本教程的学习，用户将能够更专业地调整WEKA中的参数以优化聚类效果，并通过散点图等可视化方法直观展示聚类结果，从而提升数据挖掘的质量和效率。

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)