一个解决方法是使用层次聚类算法而不是K-均值算法。层次聚类可以根据相似性度量将样本逐步合并为聚类，因此可以更好地处理样本较少的情况。另一种方法是使用基于密度的聚类算法，例如DBSCAN算法，该算法可以通过检测密度相对较高的区域来聚类，其效果也不受样本数影响太大。此外，可以考虑对数据进行合成，以增加样本数。
如何解决K-均值算法中样本个数较少的问题？
我正在尝试使用K-均值算法，但是我的样本个数较少。由于K-均值算法是一种基于距离的聚类方法，所以当我的数据集较小时，算法的效果并不理想。我想知道如何在这种情况下解决这个问题，让算法在样本个数较少的情况下也能够得到良好的聚类效果。如果有专业人士能够给我提供一些建议和方法的话，我将非常感激。
提问时间：2023-07-19 16:24:23
编辑时间：2023-07-19 16:24:25
提问者：
江北水乡
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3回答时间：2023-07-19 16:24:28
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