Gracias a todos … en realidad, descubrí cómo hacer esto. El código XML es el siguiente
PARA LA CLASIFICACIÓN UTILIZANDO EL ALGORITMO NAIVE BAYES (Puede cambiar el Algoritmo Naive Bayes a cualquier otro algoritmo que desee que esté presente en el rapidminer simplemente cambiando el nombre “Naive Bayes” en el XML al nombre del algoritmo con el que desea trabajar) .
Tendrá que cambiar la ruta de “Procesar documentos del archivo” a la carpeta donde se encuentran sus documentos y probablemente el nombre de la clase.
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Y PARA LA AGRUPACIÓN K-MEDIOS, el código XML es el siguiente
& lt; p & gt; En muchos casos, no se puede definir ningún atributo de destino (etiqueta) y los datos se deben agrupar automáticamente. Este procedimiento se llama & amp; quot; Agrupación & amp; quot ;. RapidMiner admite una amplia gama de esquemas de agrupación que se pueden usar de la misma manera que cualquier otro esquema de aprendizaje. Esto incluye la combinación con todos los operadores de preprocesamiento. & lt; p & gt; & lt; p & gt; En este experimento, se carga el conocido conjunto de datos Iris (también se carga la etiqueta, pero solo se usa para visualización y comparación y no para construir los clústeres en sí). Uno de los esquemas de agrupamiento más simples, a saber, KMeans, se aplica a este conjunto de datos. Posteriormente, se realiza una reducción de dimensionalidad para apoyar mejor la visualización del conjunto de datos en dos dimensiones. & lt; / p & gt; & lt; p & gt; Simplemente realice el proceso y compare el resultado de la agrupación con la etiqueta original (por ejemplo, en la vista de gráfico del conjunto de ejemplos). También puede visualizar el modelo de clúster en sí. & lt; / p & gt;
Y PARA LA CLUSTERIZACIÓN UTILIZANDO AGLOMERATIVE HIERACHICHAL CLUSTERING, el código XML es el siguiente
