K-Means 算法 [重复]

Posted 2023-03-12

【中文标题】K-Means 算法 [重复]

【英文标题】：K-Means Algorithm [duplicate]

【发布时间】：2011-09-15 06:17:27

【问题描述】：

可能的重复：How to optimal K in K - Means AlgorithmHow do I determine k when using k-means clustering?

根据统计测量，我们可以决定 K。如标准偏差、均值、方差等， 或者

在K-means算法中有什么简单的方法来选择K吗？

提前致谢 纳文

【问题讨论】：

我在这里用六种方法（使用R）回答了一个类似的问题：***.com/a/15376462/1036500

【参考方案1】：

如果您明确想要使用 k-means，您可以研究描述 x-means 的文章。当使用 x-means 的实现时，与 k-means 相比的唯一区别是，您无需指定单个 k，而是指定 k 的范围。 “最佳”选择，wrt。一些措施，在范围内将是 x-means 输出的一部分。您还可以查看 Mean Shift聚类算法。

如果您的给定数据在计算上是可行的（可能按照 yura 的建议使用抽样），您可以使用各种 k 进行聚类，并使用一些标准聚类有效性度量来评估生成的聚类的质量。这里描述了一些经典措施：measures。

@道格 k-means++ 在集群分配开始之前确定集群数量的最佳 k 是不正确的。 k-means++ 与 k-means 的不同之处仅在于它不是随机选择初始 k 个质心，而是随机选择一个初始质心并连续选择中心，直到 k 被选择。在初始完全随机选择之后，数据点被选择为新质心，其概率由取决于数据点到已选择中心的距离的势函数确定。 k-means++ 的标准参考是 Arthur 和 Vassilvitskii 的 k-means++: The Advantages of Careful Seeding。

另外，我认为通常选择 k 作为主成分的数量不会改善您的聚类。想象一下 3D 空间中的数据点都位于穿过 origo 的平面上。然后，您将获得 2 个主成分，但点的“自然”聚类可以有任意数量的聚类。

【讨论】：

我同意你关于 PCA 在 k-means 中的作用。我认为，PCA 可能会提高算法的速度，因为对于较少的维度，可以更快地计算数据点之间的差异。但这并不一定会减少集群的数量。

【参考方案2】：

Bayesian k-means 可能是您不知道集群数量时的解决方案。网站上有一篇相关论文，也给出了相应的MATLAB代码。

【参考方案3】：

未知（通过统计参数模型等）ML 问题的最佳解决方案是对数据进行采样并找到最适合子问题的参数，然后将它们用于完整问题。在这种情况下，为 5% 的数据选择最佳 K。

【参考方案4】：

智能选择问题有两个实用的解决方案 常用的质心数（k）。

首先是PCA您的数据，以及来自 PCA 的输出 - 这是 主成分（特征向量）及其对变化的累积贡献 在数据中观察到 - 显然表明质心的最佳数量。 （例如，如果您的数据中 95% 的可变性由前三个原则解释 分量，那么 k=3 是 k-means 的明智选择。）

第二种常用的智能估计k的实用方案是 是 k-means 算法的修订实现，称为 k-means++。在本质上， k-means++ 与原始 k-means 的区别只是增加了一个预处理 步。在此步骤中，估计质心的数量和初始位置。

k-means++ 所依赖的算法很容易理解并在代码中实现。 LingPipe 博客 中的 2007 Post k-means++ 的解释以及对原始论文的引用 首先介绍了这种技术。

除了为 k 提供最佳选择之外，k-means++ 显然优于 两种性能中的原始 k-means（相比处理时间大约为 1/2 在一个已发表的比较中使用 k-means）和准确性（三个数量级 同一比较研究中的误差改善）。

【讨论】：

如果我错了请见谅，但我理解 k-means++ 提供了更好的初始化，但它不能确定质心的数量？

【参考方案5】：

很遗憾没有。没有一种简单或复杂的有原则的统计方法可以设置“正确的 K”。有一些启发式的经验法则有时有效，有时无效。

这种情况更为普遍，因为许多聚类方法都有这些类型的参数。

【讨论】：

这些经验法则之一是什么？