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--- med:lab_6 [2017/01/15 19:04]
pszwed [Weka]
+++ med:lab_6 [2017/01/15 21:32]
pszwed [Kod]
@@ Line 57: / Line 57: @@
             Add filter = new Add();
             filter.setAttributeIndex("last");
-            int num  = cls.getNumClusters();
+            int num  = cls.numberOfClusters();
             String labels = "cluster0";
             for(int i=1;i<num;i++){
@@ Line 73: / Line 73: @@
 <code java>
-            int[] clusters = cls.getAssignments();
             int idx = newData.numAttributes()-1;
-            for(int i=0;i<clusters.length;i++){
+            for(int i=0;i<newData.numInstances();i++){
-                newData.get(i).setValue(idx, clusters[i]);
+                newData.get(i).setValue(idx, cls.clusterInstance(data.get(i)));
             }
 </code>
@@ Line 103: / Line 102: @@
 </code>
+Wyniki dla k-means
 <code java>
@@ Line 117: / Line 117: @@
         System.out.printf(Locale.US, "Error: %f",cls.getSquaredError());
 </code>
+Wyniki dla EM
+<code java>
+        System.out.println(cls);
+</code>
+  *Aby obliczyć log-likehood: należy iterować po instancjach i zsumować ''cls.logDensityForInstance(data.get(i));''