自动生成k值的K-均值聚类

Question

在不给k值的情况下，如何在k均值算法中生成聚类.我想要做k-均值聚类并自动生成集群。

Answer 1

您可以尝试means聚类，它的行为类似于k均值聚类，并且没有k参数。

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，以便找到“模式”(“模式”对应于数据集中的重要“趋势”)。逆操作，即平滑数据集，更容易定义(简而言之，用其邻居的平均值替换每个样本)。因此，从这个定义中，您可以提取信号的“高频”分量，作为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“好的移动”，将锐化信号。在此过程结束时，所有样本都会聚在少量的点上，对应于“模式”。

参考资料：shift

Answer 2

有X-表示(K-表示变化)，它是在Weka中实现的。有关更多信息，请参见文档：

• http://www.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf
• http://weka.sourceforge.net/doc.packages/XMeans/weka/clusterers/XMeans.html
• http://www.cs.cmu.edu/~dpelleg/kmeans.html