改进K均值算法在某些数据集上的应用

有没有人知道如何调整简单的K均值算法来处理这种形式的数据集?


回答:

处理这种形式的数据时,仍使用K均值算法的最直接方法是使用核化的K均值版本。在JSAT库中有两种实现方式(详见https://github.com/EdwardRaff/JSAT/blob/67fe66db3955da9f4192bb8f7823d2aa6662fc6f/JSAT/src/jsat/clustering/kmeans/ElkanKernelKMeans.java

正如@Nicholas所说,另一种选择是创建一个新的特征空间,在这个空间上运行K均值算法。然而,这需要对你将要聚类的数据类型有一定的先验知识。

在那之后,你真的就需要转向不同的算法了。K均值是一个简单的算法,它对世界做出了简单的假设,当这些假设被严重违反时(非线性可分的聚类就是其中一种假设),你就必须接受这一点,并选择一个更合适的算法。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注