具有k值的K均值聚类自动生成

如何在不给k值的情况下在k均值算法中生成聚类。我想做k-均值聚类并自动生成群集。具有k值的K均值聚类自动生成

2015-11-04 Asif

看到这个 https://datasciencelab.wordpress.com/2013/12/27/finding-the-k -in-k-means-clustering/ – ZenithS

感谢ZenithS，你建议的链接真的有帮助 – Asif

一个简单的谷歌搜索导致https://en.wikipedia.org/wiki/Determining_the_number_of_clusters_in_a_data_set –

您可能尝试使用均值漂移聚类，它表现得像k均值聚类，并且没有k参数。

其基本思想如下：聚类就像增加数据集中的“高频”或“锐化”数据集一样，以便找到“模式”（“模式”对应于重要的“趋势“在你的数据集中）。逆操作，即平滑数据集，更容易定义（简而言之，用每个样本的邻居平均值代替）。因此，根据该定义，可以提取信号的“高频”分量，即初始信号和平滑信号之间的差异。这给你一个“梯度方向”，或一个“好动作”，这将使信号变得尖锐。在这个过程结束时，所有的样本都会聚集在少数点上，对应于“模式”。

参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_shift

来源

2015-11-04 10:19:21 BrunoLevy

有X-装置（K均值变化），则在Weka中实现。欲了解更多信息请参阅文档：

来源

2015-11-05 21:22:59 xhudik

具有k值的K均值聚类自动生成

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