📚Weka学习之旅 | 🌟分类与聚类结果深度解读✨

大家好！今天我们继续分享Weka工具的实用技巧，主题是——如何对分类和聚类结果进行高效分析！💡

首先，对于分类任务，Weka提供了丰富的评估指标，如准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、F-Measure等。这些指标帮助我们全面了解模型性能。通过Confusion Matrix（混淆矩阵），可以直观看到预测值与实际值之间的差异，比如将“鬼灭之刃”角色分类错误时，是否倾向于误判为其他类似特征的角色？🤔

接着，聚焦聚类分析。Weka会输出簇中心(Centroid)以及每个样本所属簇的信息。例如，在分析“鬼灭小队”成员时，发现某些角色被分配到同一簇，这可能暗示他们具有相似的性格特质或战斗技能！⚔️

最后，记得结合可视化工具（如散点图）进一步探索数据分布。无论是分类还是聚类，深入解读结果都是优化算法的关键一步哦！🚀

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