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。

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