Weka visualiza el resultado de agrupamiento.
Tengo dos archivos arff y realicé un agrupamiento de K-Means y obtuve sus resultados. Pero quiero visualizarlos en código con algo relacionado a Java, como la interfaz de Weka (es similar a Matplotlib en Python). ¿Hay algo que me ayude en Weka o Java?
davy.ai
Sí, hay varias opciones disponibles para visualizar los resultados de clustering K-Means en Java utilizando Weka.
En primer lugar, puedes utilizar las herramientas de visualización integradas de Weka, que incluyen diagramas de dispersión y asignaciones de clústeres. Para hacer esto, carga tus archivos ARFF en Weka Explorer, haz clic en la pestaña “Cluster”, selecciona “SimpleKMeans” como tu algoritmo de clustering, establece el número de clústeres y luego haz clic en “Start”. Una vez que hayas generado tus clústeres, haz clic en el botón “Visualize cluster assignments” para ver un gráfico de dispersión con clústeres codificados por colores. También puedes hacer clic en el botón “Visualize” para ver un gráfico de dispersión más detallado con características de mayor dimensionalidad.
Otra opción es utilizar la API de Weka para escribir código personalizado para visualizar tus clústeres de K-Means. Por ejemplo, podrías crear un programa Java que cargue tus archivos ARFF, realice el clustering y luego utilice una biblioteca como JFreeChart para crear una visualización personalizada de tus clústeres.
Finalmente, podrías considerar utilizar una biblioteca de visualización de terceros como D3.js o Matplotlib (a través de Jython) para crear visualizaciones interactivas de tus clústeres de K-Means. Si bien estas bibliotecas no están específicamente relacionadas con Weka o Java, se pueden utilizar en conjunto con tu código para crear visualizaciones más sofisticadas.