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数据挖掘中聚类算法
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朝天阙520
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数据挖掘中聚类算法
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我的数据点集在一个球面上均匀分布,已知聚类数K,我只要求聚类算法能满足聚完类之后每个类中对象个数相等,可以做到吗?
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自古悟中成大师,于无声处听惊雷
1楼
2015-04-22 08:06:22
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hefei_lord
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2015-04-27 16:35:00
朝天阙520: 金币+5,
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2015-04-27 16:35:23
如果样本是球状均匀分布,比如图示的K=2聚类情形,当迭代次数足够大时,两个聚类中心应该位于AB为直径的内圆边上,CD则是图示的AB为直径的一种样本划分情况,此时,外圆被CD一分为二,样本数目自然也是相等的!
K为其他情况时,也可以以此分析!
结论:样本是球状均匀分布,基本所有的聚类算法都可以实现等样本划分。
自己的看法!
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2楼
2015-04-24 17:01:53
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2015-04-27 16:35:15
只是均匀分布,能保证实际样本中,类中所分到的样本数相等吗?就拿楼主所举的例子来说,万一样本数是偶数,两个类还勉强可以说是相等,但样本数是奇数呢?
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3楼
2015-04-25 09:44:58
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hefei_lord
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3楼
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Originally posted by
胡不归
at 2015-04-25 09:44:58
只是均匀分布,能保证实际样本中,类中所分到的样本数相等吗?就拿楼主所举的例子来说,万一样本数是偶数,两个类还勉强可以说是相等,但样本数是奇数呢?
你要绝对相等?这里我模拟了个例子,二维四个象限【-10,10】共441个样本,样本圆形均匀分布的,当k=2时实现等值聚类划分,当k为其他值时,可近似实现,我怀疑与样本大小及迭代次数相关,我的实验 迭代次数是10000次!后续将采用更大样本数据实验!
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2015-04-26 13:10:50
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4楼
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hefei_lord
at 2015-04-26 13:10:50
你要绝对相等?这里我模拟了个例子,二维四个象限【-10,10】共441个样本,样本圆形均匀分布的,当k=2时实现等值聚类划分,当k为其他值时,可近似实现,我怀疑与样本大小及迭代次数相关,我的实验 迭代次数是10000次 ...
如果是高维空间均匀分布的点,也能吗,有没有那篇文章涉及这个问题啊?
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自古悟中成大师,于无声处听惊雷
5楼
2015-04-26 21:14:42
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hefei_lord
at 2015-04-26 13:10:50
你要绝对相等?这里我模拟了个例子,二维四个象限【-10,10】共441个样本,样本圆形均匀分布的,当k=2时实现等值聚类划分,当k为其他值时,可近似实现,我怀疑与样本大小及迭代次数相关,我的实验 迭代次数是10000次 ...
对了,我还想问一下你均匀分布的点集是如何生成的啊?
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自古悟中成大师,于无声处听惊雷
6楼
2015-04-26 21:16:19
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6楼
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朝天阙520
at 2015-04-26 21:16:19
对了,我还想问一下你均匀分布的点集是如何生成的啊?...
用java写了个小函数,算不算太均匀的!
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2015-04-28 21:19:30, 786 bytes
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2015-04-28 21:19:40
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