具有每个聚类大小上限要求的聚类算法

我需要将大约50000个点划分为不同的聚类。有一个要求:每个聚类的规模不能超过K。有没有可以完成这项工作的聚类算法?

请注意,每个聚类的上限K是相同的,比如100。


回答:

一种方法是使用层次K均值,但你需要不断分割大于K的每个聚类,直到所有聚类都小于K为止。

另一种(在某种意义上相反的方法)是使用层次聚合聚类,即自下而上的方法,再次确保在合并聚类时不会形成一个大小超过K的新聚类。

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