具有最大集群大小的集群答案

【问题标题】：Clustering with max cluster size具有最大集群大小的集群
【发布时间】：2015-11-21 11:50:25
【问题描述】：

我有一组 n 个节点，它们具有与它们相关的特定权重 w。此外，我有一个矩阵来存储每对这些点之间的差异。

我想要实现的是将这些节点划分为固定大小的组，以便距离最小。作为附加约束，每个组都有一定的关联容量，该容量对于每个组都是相等的，因此属于该组的节点的权重之和不能大于该容量。

我对此进行了一些研究，但发现只有像 this one 这样的论文，它只会在每个集群中产生同样多的点，而不是增加每个点的权重。

我的问题是，有没有解决这个问题的算法？

【问题讨论】：

对于额外的容量限制，是否所有组都有一个容量？如果不是，您是否知道您将拥有多少个聚类组以及如何识别这些组？除此之外，对我来说，这听起来像是一个可以使用 LP/QP 解决的问题。例如具有约束 sum(w_i,g)
即基本上有能力的设施位置。

标签： algorithm optimization cluster-analysis partitioning

【解决方案1】：

一种可能的方法是遵循与 K-means 相同的原则，同时确保满足约束条件。为此，您必须在步骤 2-3 之间进行迭代：

将数据点分配给集群（随机）
计算每个集群的质心
将点分配给集群，这样：
- 点到质心的距离平方总和最小化
- 每个集群中节点的权重总和不超过容量

保证该算法在每一步都有改进。但是，与 k-means 一样，它会收敛到局部最优值。与 K-means 的主要区别在于，K-means 中的第 3 步是一个可以在 O(n) 中执行的简单操作，而在您的情况下，第 3 步是一个 NP 完全优化问题。但是，根据数据集，这个问题有可能在合理的时间内得到解决。

我有这个算法的pythonimplementation。您可以在您的数据上尝试一下，看看这是否适用于您的情况。

【讨论】：

【解决方案2】：

除了将其建模为线性规划问题之外，还可以寻找“图形切割措施”来创建“平衡分区”，并寻找最大化“模块化”的算法。这是一个活跃的学术研究领域。根据 Parthasarathy 和 Faisal 的论文（Aggarwal 和 Reddy 的教科书第 17 章“数据聚类、算法和应用”），优化这些目标函数中的任何一个都是 NP 难的（尤其是有额外的约束，比如你的）。

【讨论】：

【解决方案3】：

集群，看看索引批量加载策略。

聚类通常与结构化数据集有关。

面向磁盘的索引通常具有要满足的块大小。在 8k 页面上，您只能存储 8k 数据，因此您需要将数据集拆分成这个最大大小的块。

也看看 戴安娜。这种经典的聚类算法是一种自上而下的方法。它从完整的数据集开始，并反复对其进行拆分。您可以使用它并继续拆分，直到达到所需的最大集群大小。

【讨论】：