不知道聚类数的情况下如何进行K均值聚类？
我正在尝试对一组高维数据点（约50个维度）应用k-means，并想知道是否有任何实现可以找到最优聚类数量。 我记得在某处读到过，算法通常是通过最大化簇间距离和最小化簇内距离来完成这一点，但我不记得在哪里看到的。如果有人能指点我有关此事的任何资源，那将是很好的。我目前正在使用SciPy进行k-...
如何实现K-Means++算法？
我对K-Means++算法的完全理解有困难。 我对如何选择第一个k质心感兴趣，即初始化，因为其余部分与原始K-Means算法相似。 概率函数是基于距离还是高斯分布？ 同时，最长距离点（从其他质心）被选为新质心。 我将感激一步一步的解释和示例。 Wikipedia上的解释不够清晰。 如果...
计算k-means的方差度量百分比？
在维基百科页面中，介绍了一种使用肘部法（elbow method）确定k-means聚类数量的方法。 Scipy内置方法提供了实现，但我不确定他们所谓的畸变度量是如何计算的。更精确地说，如果将集群解释的方差百分比根据集群数绘制成图形，则前几个集群会添加大量信息（解释大量方差），但在某个点上，边...
Pandas数据帧对象是否适用于sklearn kmeans聚类？
数据集是 Pandas 数据帧。这是 sklearn.cluster.KMeans。 km = KMeans(n_clusters = n_Clusters) km.fit(dataset) prediction = km.predict(dataset) 这是我决定哪个实体属...
什么使得k-medoid中的距离度量“优于”k-means？
我正在阅读关于k-means聚类和k-medoid聚类之间的差异。 据说在k-medoid算法中使用成对距离测量有优势，而不是我们在k-means中找到的更为熟悉的平方欧几里得距离类型度量来评估方差。显然，这种不同的距离度量方式可以降低噪声和异常值。 我看到了这个说法，但我还没有看到任何关...
Scikit-learn: 如何在一维数组上运行KMeans？
我有一个包含13,876个数值的数组，该数组的取值范围在0和1之间。我想要仅对这个向量应用sklearn.cluster.KMeans算法，以找出这些数值所在的不同簇。然而，似乎KMeans算法只适用于多维数组而不是一维数组。我猜测有一些技巧可以让它工作，但我不知道怎么做。我看到KMeans....
"k means"和"fuzzy c means"目标函数有什么区别？
我试图通过它们所处理的目标函数来比较它们的性能是否可以进行比较？
了解scikit-learn KMeans返回的“分数”
我在一组文本文档（约100个）上应用了聚类。我使用TfIdfVectorizer将它们转换为Tfidf向量，并将向量提供为输入scikitlearn.cluster.KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', max_iter=100, n_init=10)的...
在线k均值聚类
是否有一种在线版本的k-Means聚类算法？ 所谓在线，是指每个数据点都按顺序一个接一个地进入系统进行处理，因此在实时使用时节省计算时间。 我已经自己写了一个具有良好结果的算法，但我真的希望有一个“标准化”的参考对象，因为它将用于我的硕士论文。 另外，是否有其他在线聚类算法值得推荐？（l...