由于Weka的默认字符集编码是CP1252,所以如果导入的数据文件中包含中文字符,就会出现乱码的情况。
解决办法是:在Weka的安装目录下找到RunWeka.ini文件,找到fileEncoding一行,将Cp1252修改为UTF-8,这样就能正常显示中文了。
若仍有问题,则改为GB2312.
我的就是改为GB2312然后问题解决!
您还没有登录,请您登录后再发表评论
中文文本聚类_基于BIRCH+DBSCAN+KMeans实现的中文文本聚类算法_附项目源码_优质项目实战
人工智能-项目实践-聚类-利用Python实现中文文本关键词抽取,分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法 文本关键词抽取,是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段,通过3-5个词语准确概括文本的主题,帮助...
文本聚类是解决这一问题的有效方法,它可以自动识别和组织大量文本数据,帮助我们发现潜在的主题或模式。 2. **数据获取**: 数据是任何分析项目的基础。在这个项目中,数据可能来自各种来源,如社交媒体、新闻...
matlab--密度峰值聚类--算法
人工智能-项目实践-聚类-针对中文的话题(主题)聚类,采用single pass聚类算法 #single-pass-clustering-for-chinese-text 在话题(主题)聚类中,Single-pass聚类算法比K-means算法更为有效。Single-pass聚类算法不...
本文主要研究中文文本聚类算法,旨在解决中文文本聚类问题。文中首先讨论了文本向量空间模型、中文文本聚类系统、K-means 算法、Chameleon 算法和 K-C 算法等相关概念。然后,作者介绍了基于新算法的中文文本聚类...
文本聚类是机器学习领域的一种无监督学习方法,主要用于对大量文本数据进行分类,而无需预先知道具体的类别信息。在本案例中,我们将探讨如何使用Python实现K-Means算法来对文本数据进行聚类。K-Means是一种广泛应用...
文本聚类是数据挖掘中的一个关键任务,它旨在将大量文本数据分割成多个类别或群组,使得同一群组内的文本具有相似性,而不同群组间的文本则具有较大差异。K-means算法是一种广泛应用的距离驱动的聚类方法,尤其在...
机器学习-数据预处理-聚类-回归-单车数据集
数据挖掘之密度聚类---RStudio绘制中国城市密度图
人工智能-项目实践-聚类-Chinese-whisper 聚类算法(由于涉及公司代码保护,只显示文档) 链接 https://github.com/ouprince/CW.git 说明 原版论文:《CW聚类算法.pdf》 作者翻译:《CW聚类算法论文翻译.doc》
人工智能_聚类_划分聚类_k-means_"轮廓系数"实现_确定最佳聚类数.py
广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类-内含matlab源码和数据集.zip
在Java编程环境中,KMeans是一种常用的无监督机器学习算法,用于数据聚类。这个标题"java 利用Kmeans的jar包进行聚类---代码"表明我们将探讨如何使用Java通过预编译的KMeans库(通常是一个jar包)来执行聚类任务。...
轨迹聚类是数据挖掘领域中的一个重要分支,尤其在地理信息系统(GIS)、移动计算、智能交通等领域有着广泛应用。它涉及到对一系列具有时间戳的地理位置点进行分析,以发现物体或对象的运动模式。在这个主题中,"轨迹...
相关推荐
中文文本聚类_基于BIRCH+DBSCAN+KMeans实现的中文文本聚类算法_附项目源码_优质项目实战
人工智能-项目实践-聚类-利用Python实现中文文本关键词抽取,分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法 文本关键词抽取,是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段,通过3-5个词语准确概括文本的主题,帮助...
文本聚类是解决这一问题的有效方法,它可以自动识别和组织大量文本数据,帮助我们发现潜在的主题或模式。 2. **数据获取**: 数据是任何分析项目的基础。在这个项目中,数据可能来自各种来源,如社交媒体、新闻...
matlab--密度峰值聚类--算法
人工智能-项目实践-聚类-针对中文的话题(主题)聚类,采用single pass聚类算法 #single-pass-clustering-for-chinese-text 在话题(主题)聚类中,Single-pass聚类算法比K-means算法更为有效。Single-pass聚类算法不...
本文主要研究中文文本聚类算法,旨在解决中文文本聚类问题。文中首先讨论了文本向量空间模型、中文文本聚类系统、K-means 算法、Chameleon 算法和 K-C 算法等相关概念。然后,作者介绍了基于新算法的中文文本聚类...
文本聚类是机器学习领域的一种无监督学习方法,主要用于对大量文本数据进行分类,而无需预先知道具体的类别信息。在本案例中,我们将探讨如何使用Python实现K-Means算法来对文本数据进行聚类。K-Means是一种广泛应用...
文本聚类是数据挖掘中的一个关键任务,它旨在将大量文本数据分割成多个类别或群组,使得同一群组内的文本具有相似性,而不同群组间的文本则具有较大差异。K-means算法是一种广泛应用的距离驱动的聚类方法,尤其在...
机器学习-数据预处理-聚类-回归-单车数据集
数据挖掘之密度聚类---RStudio绘制中国城市密度图
人工智能-项目实践-聚类-Chinese-whisper 聚类算法(由于涉及公司代码保护,只显示文档) 链接 https://github.com/ouprince/CW.git 说明 原版论文:《CW聚类算法.pdf》 作者翻译:《CW聚类算法论文翻译.doc》
人工智能_聚类_划分聚类_k-means_"轮廓系数"实现_确定最佳聚类数.py
广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类-内含matlab源码和数据集.zip
在Java编程环境中,KMeans是一种常用的无监督机器学习算法,用于数据聚类。这个标题"java 利用Kmeans的jar包进行聚类---代码"表明我们将探讨如何使用Java通过预编译的KMeans库(通常是一个jar包)来执行聚类任务。...
轨迹聚类是数据挖掘领域中的一个重要分支,尤其在地理信息系统(GIS)、移动计算、智能交通等领域有着广泛应用。它涉及到对一系列具有时间戳的地理位置点进行分析,以发现物体或对象的运动模式。在这个主题中,"轨迹...