平方和中的Kmeans总数是否随群集数量增加而增加？

Question

当我在下面的代码中使用时，我看到在总平方中的总数增加。这甚至可能，或者我在代码中犯了一些错误？

v<-foreach(i = 1:30,.combine = c) %dopar% { 
    iter <- kmeans (clustering_data,centers = i,iter.max = 1000) 
    iter$tot.withinss 
} 

Answer 1

K均值是一个随机算法。它不保证找到最佳。

所以你只是有一个不好的随机。

Answer 2

是的。见Anony-Mousse的回答。

如果您使用kmeans()函数的nstart = 25参数，那么您将运行该算法25次，让R从每次运行收集错误度量并在内部构建平均值。这样你就不需要构造一个foreach循环。

从的文档开发的kmeans()

## random starts do help here with too many clusters 
## (and are often recommended anyway!): 
(cl <- kmeans(x, 5, nstart = 25)) 

您必须选择n开始一个合理的值。然后，由不同的随机初始化产生的错误更有可能被平均化。 （但是不能保证在nstart运行后tot.withinss是最小的。）