【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)。
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
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)。
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
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】: