用于指定每个集群n个点的聚类算法？

Question

我正在寻找一种聚类算法，您可以在其中设置一些点，该算法将在聚类中瞄准这些点。例如，如果我有 10 个总数据点，n=5，那么算法将聚类并将它们分组为 2 个聚类。如果总数为 11 且 n=5，它将分组 2 个集群，一个包含 5 个，一个包含 6 个。

我在想我可以使用凝聚聚类，然后在一定数量的聚类处停止，但我想知道这是否是错误的方法，我根本不应该进行聚类并使用其他东西对项目进行分组？谢谢。

Answer 1

您知道，聚类方法是无监督的，因此您无需训练/测试任何内容。您让算法根据输入的数据告诉您故事。您事先不知道会发生什么。简而言之，使用 DBSCAN 和层次聚类（但不是 K-Means），您不需要预先指定聚类的数量。该算法为您确定最佳集群数量。如果你真的想控制集群的数量（最小或最大），你需要使用 K-Means 算法。有机会时看看这个链接。

https://blog.cambridgespark.com/how-to-determine-the-optimal-number-of-clusters-for-k-means-clustering-14f27070048f