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yzx405311728

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[交流] 【讨论】算法探讨：Ｋ－均值聚类怎样自动确定K值已有2人参与

最近在研究K均值算法，将其用于一个数据集的分类。但是，Ｋ均值缺点限制了有效利用。我对我要处理的数据集并不知道能够分几类，也就是K值未知，我不想手动输入Ｋ值进行分类。我打算用其他算法改进，不知道如何入手。大家可以探讨一下啊！

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1楼 2010-04-09 09:30:35

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lghit

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小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
waveact(金币+2):谢谢帮助 2010-04-09 10:00

目前对K值的选取没有理论上的依据，有些文献引入了自定义的代价函数，对K值进行寻优；也有人通过和其他方法结合，比如SOM，来预先确定K值，但我觉得这些并没取得有价值的成果。个人认为对于一个未知类数的数据进行分类，应参考这组数据的物理意义，如工程背景等，在一个范围内搜索，或许有些工程意义。这也是数据挖掘方向一个悬而未决的问题，大家一起探讨吧。

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2楼2010-04-09 09:46:25

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yzx405311728

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引用回帖:

Originally posted by lghit at 2010-04-09 09:46:25:
目前对K值的选取没有理论上的依据，有些文献引入了自定义的代价函数，对K值进行寻优；也有人通过和其他方法结合，比如SOM，来预先确定K值，但我觉得这些并没取得有价值的成果。个人认为对于一个未知类数的数据进行 ...

是的，我也看到文献中引入代价函数进行对K寻优，我也是试着做了，就是把Ｋ选在一个范围内循环，每个Ｋ值对应一个代价函数值，然后寻找代价函数的最小值，但是发现代价函数是随着Ｋ的增加而递增。不知是何原因？

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3楼2010-04-09 10:00:33

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