K-means分类

【问题标题】：K-means classificationK-means分类
【发布时间】：2017-05-17 00:43:11
【问题描述】：

我有一个数据集，我知道它有 3 个类。假设我想对这个数据集执行 k-means 分类，k=10。我将获得 10 个集群。我如何将这 10 个集群合并到 3 个类中，以及我将根据什么规则（例如距离指标）？

非常感谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以在集群上再次运行 k-means，这次设置 k=3。或者您可以对它们执行期望最大化。或者你可以用蛮力去测试将 10 个集群合并为 3 个的所有 120 种方法。

正确的做法是从一开始就设置 k=3。具有错误类集的 k-means 解决方案可能非常不适合。

【讨论】：

可能是数据有 3 个类别，但被分成 10 个不同的区域，因此使用 K=3 运行 Kmeans 将不起作用，因为它使用最近的质心进行分类。例如，XOR 问题有 2 个类，但它不适用于 K=2，您需要 K=4，然后进行额外的合并。
似乎合并逻辑完全取决于问题。