【问题标题】:ProClus cluster analysis in RR中的ProClus聚类分析
【发布时间】:2016-06-29 16:18:25
【问题描述】:

对于我的论文作业,我需要对包含来自零售店的购买数据(+1000 维)的高维数据集执行聚类分析。因为传统的聚类算法不太适合高维(并且降维不是一个真正的选择),我想尝试专门为高维数据开发的算法(例如 ProClus)。

然而,我的问题开始了。

我不知道应该为参数 d 使用什么值。谁能帮帮我?

【问题讨论】:

    标签: r parameters cluster-analysis dimensionality-reduction


    【解决方案1】:

    这只是 ProClus 的众多限制之一。

    参数是集群的平均维数。它假设在您的数据中某处存在一个 线性 集群。这可能不适用于购买数据,但您可以尝试。对于购买等稀疏数据,我宁愿专注于频繁项集挖掘。

    没有通用聚类算法。任何聚类算法都会附带您需要试验的各种参数。

    对于聚类分析,您必须以某种方式可视化或分析结果,以便了解该方法是否有效以及效果如何。

    【讨论】:

    • 该作业特别要求对客户进行聚类,而不是对产品进行聚类。你知道可以处理 1000+ 维稀疏矩阵的算法吗?
    • 很多算法都可以处理它。更好的问题是:什么是好的集群,我如何找到它? - 这是你需要回答的问题。因为我不认为 ProClus 集群对客户来说是一个好的集群。但是您可以按照客户购买的频繁项集对客户进行聚类。您会获得具有相同购物行为的客户群。 (请注意,客户可能在多个集群中,也可能不在集群中;这很好。)
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