실행 정보
정보의 첫 번째 블록은 데이터의 설정과 선택한 알고리즘에 대한 정보다.
Scheme:weka.clusterers.SimpleKMeans -N 4 -A "weka.core.EuclideanDistance -R first-last" -I 500 -S 10 Relation: td Instances: 75 Attributes: 2 x y Test mode:evaluate on training data
k-means
k-means 출력창은 웨카의 실제 작업 결과를 보여준다. 작업 결과에는 반복 횟수, 오차 제곱합(sum of squared errors)이 나와 있다.
Number of iterations: 3 Within cluster sum of squared errors: 0.8072960323968902 Missing values globally replaced with mean/mode Cluster centroids: Cluster# Attribute Full Data 0 1 2 3 (75) (15) (23) (17) (20) ================================================================= x 54.88 68.9333 43.913 98.1765 20.15 y 92.0267 19.4 146.0435 114.8824 64.95
클러스터 센트로이드 데이터 정보는 인스턴스 데이터와 관련하여 각 클러스터 센트로이드의 마지막 위치를 나타낸다.