有人可以解释如何使用Ward的方法来初始化K-means吗？

我理解使用Ward方法作为邻近性度量的HAC（层次凝聚聚类）。但是一旦我这样做，我该如何使用它来初始化k-means？我是否按照我已经计划用于k-means的预定k获取k个群集？或者层次聚类是否也帮助我选择k？有人可以解释如何使用Ward的方法来初始化K-means吗？

来源

2017-10-12 Chapioka

你见过这个[post]（https://stats.stackexchange.com/questions/13817/how-does-ward-clustering-in-rs-hclust-function-work）和这个[vignette]（https ：//cran.r-project.org/web/packages/dendextend/vignettes/Cluster_Analysis.html）？ – Ashish

你也可以用它来帮助你选择k，显然。

但是当你已经做了HAC的时候，我并没有真正看到做k-means的意义。做k-means的主要原因是因为它通常很快，而且HAC总是很慢。所以这对我来说似乎过分了。

来源

2017-10-12 18:52:18

有人可以解释如何使用Ward的方法来初始化K-means吗？

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