我是Orange GUI的新手。我使用了一些带有旧标签（如聚类ID）的数据进行测试。然后我使用K-means聚类生成了带有新聚类ID标签的新属性数据。但问题是我不知道如何在Orange GUI上操作来评估旧标签和新标签之间的聚类效果，如下所示：

(1) 混淆矩阵（GUI）无法直接连接到K-means聚类的输出数据。我猜我需要训练我的数据。但我不知道如何训练它，并使用训练数据与标记数据进行比较以获得混淆矩阵。

(2) ROC（GUI）也无法连接。我推测如果测试学习者和混淆矩阵工作后，ROC可能会工作。

如果你使用过Orange（GUI），我非常感谢你的帮助。我希望你能指导我如何处理这些图标和连接，以评估K-means聚类的效果。谢谢你！

如果我的描述不够好，你可以在这里留言，我会每天早上和晚上查看。我所在的国家采用UTC +8时区。

🙂

回答：

混淆矩阵和ROC分析是用于分析来自测试学习者小部件的分类结果的小部件。这种评估的典型模式是：

用于聚类的小部件可以向数据集中添加一个包含聚类标签的列，但没有小部件可以将这样的列转换为预测器。使用当前的小部件集，没有办法将无监督方法用作学习者，因此也没有办法在分类评估设置中使用小部件来分析它们的结果。