当我们说在WEKA框架中评估聚类时，我们指的是什么？聚类是一种无监督的对象分组方法。当我们说想要评估结果时，我们指的是什么？此外，当我们说在训练数据本身之上评估聚类时，这又意味着什么？
谢谢[@人名]
回答：
如此页面所述：
评估Weka对聚类的评估方式取决于您选择的聚类模式。有四种不同的聚类模式可用（作为聚类模式面板中的按钮）：
使用训练集（默认）。在生成聚类后，Weka根据聚类表示将训练实例分类到聚类中，并计算每个聚类中实例的百分比。例如，上述k-means生成的聚类显示，聚类0中有43%（6个实例），聚类1中有57%（8个实例）。- 在
提供的测试集或百分比分割中，如果聚类表示是概率性的（例如EM），Weka可以对单独的测试数据进行聚类评估。 类别到聚类的评估。在这种模式下，Weka首先忽略类别属性并生成聚类。然后在测试阶段，根据每个聚类中类别属性的多数值，将类别分配给聚类。然后它计算基于此分配的分类错误，并显示相应的混淆矩阵。下面展示了k-means的这种评估示例。
