如何解决K-均值算法中样本点占比不均的问题？

我在使用K-均值聚类算法时经常遇到样本点占比不均的问题，一些类别的样本点数量远远超过其他类别。这导致在聚类结果中，数量大的类别更容易被分配到中心点，而数量小的类别则被忽略。请问有什么方法可以解决这个问题，使得每个类别的样本点数量均衡，聚类结果更加准确？谢谢！

提问时间：2023-10-03 17:30:10 编辑时间：2023-10-03 17:30:12 提问者： Electric_Spirit
  • Night_Crawler
    3

    你可以使用加权K-均值算法，给样本点加上权重，使得数量小的类别的样本点有更高的权重，以此来平衡样本点占比不均的问题。具体实现可以通过给每个样本点赋予一个权重，权重与该点所属类别的样本数量成反比，即样本数量越少，权重就越高。在进行聚类计算时，考虑样本点的权重，以此对每个类别的样本点数量进行均衡。还可以尝试使用层次聚类算法，在聚类的过程中不仅考虑样本点之间的距离，也考虑类别之间的距离，以此使得聚类结果更加准确。

    回答时间：2023-10-03 17:30:15
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