【发布时间】：2018-01-23 09:07:12
【问题描述】：
聚类和匹配有什么区别？
例如：有一个包含四个元素的池，在一个场景中我想生成对。我所做的是测量每个元素之间的距离，从而产生一个 2x2 矩阵。然后匹配算法找到具有最低或最高加权和的两个配对。
什么是聚类算法？当我要求簇数为 2 时，结果是否相同？
【问题讨论】：
标签： algorithm cluster-analysis graph-algorithm matching
【发布时间】：2018-01-23 09:07:12
【问题描述】：
指定簇中元素的数量（例如对）没有多大意义。如果您一直在查看k-means (k-medoids)，k 实际上表示总共将创建多少个集群。因此，如果您有 4 个元素并使用 k = 2，您可以获得一个包含 1 个元素的集群和另一个包含 3 个元素的集群，具体取决于您拥有的数据。无论如何，对 4 个元素进行聚类是没有意义的。
【讨论】：
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谢谢！我认为通过使用少量元素可以更容易理解。最后一个聚类算法自己得到聚类的数量？
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Hierarchical Clustering 自己获取集群的数量，而对于 k-means，您需要预先指定集群的数量 k。这两种是最流行的（基本）聚类算法。
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谢谢！但是当我对 k-means 强制 k=2 时，我得到的结果可能与匹配的情况相同（可能取决于聚类的条件）？
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在某些情况下可能，但不能保证。如果你有 4 个点 [(1, 1), (100, 100), (99, 100), (100, 99)] 并使用欧几里得距离，那么最终第一个点将单独在一个集群中，最后一个 3点将在另一个集群中。
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好的，知道了。谢谢！