如何解决K-均值算法中质心过分靠近的情况？

我在使用K-均值算法时遇到了一个问题，就是由于质心过度靠近而导致算法性能下降。 我使用了多项去重和归一化的技术，但这些方法都没有很好地解决这个问题。我希望了解是否有更好的方法来解决K-均值算法中质心过分靠近的情况，以便更精准地对数据进行聚类。如果有谁能够提供帮助或建议，我会非常感谢。

提问时间：2023-08-01 19:09:55 编辑时间：2023-08-01 19:09:57 提问者： Silver_Strider
  • Driftwood_Dreamer
    5

    针对质心过分靠近的问题，你可以尝试以下方法：

    1.增加随机化： 在算法运行时启用随机性，包括随机初始质心位置或随机选择簇心的成员等，以增加算法的多样性，提高其鲁棒性。

    2.增加迭代次数： 对于固定数据集和初始质心的情况下，增加迭代次数可以让算法找到更好的质心位置。

    3.尝试不同的距离度量：在K-mean算法中，常用欧几里得距离来衡量两点之间的距离。但是，如果数据集不是线性的，则可以使用曼哈顿距离或随机森林距离等其他距离度量来代替欧几里得距离。

    4.使用层次聚类：层次聚类是一种自上而下或自下而上的聚类算法，不需要指定簇的数量。可以通过层次聚类来分析不同层次下的簇分割情况，通过观察并选择距离最大/最小的切点来选择最优的簇数。

    希望这些方法可以帮助你解决问题。

    回答时间：2023-08-01 19:10:00
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