对于数据集中存在大量噪声的情况，可以考虑使用基于密度的聚类算法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），它可以自动识别并排除噪声点，从而得到更准确的聚类结果。另外，也可以尝试使用层次聚类算法或混合聚类算法，可以在一定程度上提高聚类结果的准确性。
如何应对K-均值算法中数据集噪声过大的情况？
我正在使用K-均值算法对数据进行聚类，但是数据集中存在大量噪声，导致聚类结果不准确。请问有没有方法可以应对这种情况？我已经尝试过剔除异常值、缩小特征值范围以及调整距离度量等方法，但是效果不是很好。求教各位大佬是否还有其他的解决方案。谢谢！
提问时间：2023-10-06 18:09:05
编辑时间：2023-10-06 18:09:07
提问者：
零度星辰
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7回答时间：2023-10-06 18:09:10
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