理论学得差不多了，现在进入实战环节。现在，我将带大家学习如何使用Weka这款强大的数据挖掘工具来进行聚类分析，并详细解读一个实际的聚类结果。我们的目标是通过K-Means算法，把客户数据分成不同的消费群体，探索隐藏的模式。好了，马上开始吧！首先，我们需要一个数据集。我已经准备好了一个ARFF格式文件，叫做 data，包含90条客户记录。数据集有四个属性：Age（年龄）、Annual-Spending（年消费金额）、Purchase-Frequency（购买频率），以及一个名义型类属性 Customer-Type（客户类型），用来评估聚类效果。Customer-Type 有三个值：low、medium 和 high，分别对应低、中、高消费客户。照片显示的就是我们软件的页面，我们打开Weka Explorer。点击“Open file”按钮，加载 data文件。在“Preprocess”选项卡中，可以看到数据有90条记录，4个属性，分布均匀，没有缺失值。接下来，切换到“Cluster”选项卡，点击“Choose”按钮选择“SimpleKMeans”算法。这是Weka中最常用的聚类算法，我们点击设置框。调整参数：将 numClusters 设置为3，因为我们知道数据中有三类客户；maxIterations 设置为500，确保收敛；其他参数保持默认。选择“Classes to clusters evaluation on training data”作为测试模式，点击“Start”运行算法。