一个可行的解决方法是使用加权K-均值算法。即，在计算每个数据点到质心的距离时，考虑每个数据点的权重。对于占比较少的数据样本，设置较高的权重，以便更准确地在K个群组中分配。此外，尝试使用更高级的聚类算法，如层次聚类或DBSCAN，这些算法不太可能受到数据样本占比的影响。
如何解决K-均值算法中数据样本占比较少的问题？
我正在寻找一些解决k-means算法中遇到的问题的方法。具体来说，我注意到当我们有一些数据样本占总数据的比例较小时，这些样本可能会被分配到错误的群组中，影响算法的准确性。我想知道是否有一些技术或方法可以解决这个问题，以保证更准确的群组分配。如果有任何经验或建议，请告诉我。谢谢！
提问时间：2023-07-08 19:46:57
编辑时间：2023-07-08 19:46:59
提问者：
Velvet_Lover
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1回答时间：2023-07-08 19:47:02
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