如何解决K-均值算法中重复样本占比过大的情况？

在使用K-均值算法时，重复的样本可能会导致一些问题，特别是当重复样本占比太大时。这会导致簇中心不稳定，聚类效果不佳。所以，如何解决这个问题呢？我使用K-均值算法对大量数据集进行了聚类，发现一些解决方法。首先可以通过移除重复的样本数据。另一种方法是对于每个簇，选择最近的非重复样本作为该簇的中心，这样可以减少重复样本对聚类效果的影响。当然，具体解决方案应该根据数据集的情况而定。如果您有更好的解决方案，欢迎分享！

提问时间：2023-06-09 01:23:42 编辑时间：2023-06-09 01:23:44 提问者： Street_Soul
  • 梦之蓝
    9

    对于K-均值算法中重复样本占比过大的情况，可以采取以下两种方法来解决：

    1. 移除重复样本数据。可以在输入数据前进行去重操作，或者在进行聚类前移除所有重复样本。

    2. 对每个簇选择最近的非重复样本作为该簇的中心。可以在进行聚类时对于每个簇，选择最近的非重复样本作为其中心，这样可以减少重复样本对聚类效果的影响。但需要注意的是，具体解决方案应该根据数据集的情况而定。

    回答时间：2023-06-09 01:23:47
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