对角聚类的 K 均值

Posted 2023-03-12

【中文标题】对角聚类的 K 均值

【英文标题】：K-Means for diagonal clusters

【发布时间】：2017-01-15 01:17:39

【问题描述】：

我目前有 2 个集群，它们基本上位于 3D 表面上的 2 条线上：

我尝试了一个简单的 kmeans 算法，它产生了上述分离。 （大红点是手段）

我尝试使用软 k 均值进行聚类，每个均值沿 3 个维度具有不同的方差。但是，它也未能对此进行建模，可能是因为它无法拟合对角高斯的形状。

是否有另一种算法可以考虑到数据是对角线的？或者，有没有一种方法可以从本质上“旋转”数据，以便可以使软 k-means 起作用？

【问题讨论】：

k-means 只是学习高斯混合模型的一个特例。一般的高斯混合模型也会捕捉到旋转。

如果我不得不猜测异常值更有可能使您的聚类偏向右侧。尝试删除这些异常值并再次尝试聚类。

【参考方案1】：

K-means 没有为相关性做好充分准备。

但这些集群在我看来是合理的高斯分布，您应该尝试高斯混合建模。