具有大量集群的 KMeans

Question

我有一个相对较大的图，它有大约 6000 个顶点，我必须使用 KMeans 来查看 5467 个簇是什么。我必须使用不同的指标，这就是为什么我将 distance_matrix 作为输入。这样做的问题是，由于 n_clusters 太大，它不会收敛。有人建议我进行自定义调整以使其正常工作，但我不确定这意味着什么。这就是为什么我在这里发布这个问题。欢迎任何帮助！谢谢！ 这是我的代码：

from sklearn.cluster import KMeans

distance_matrix = floyd_warshall_numpy(G)

cluster = KMeans(n_clusters=5467)

cluster.fit(distance_matrix)

graph_labels = cluster.labels_

Answer 1

我不建议使用 Kmeans 进行如此多的集群。相反，尝试使用带有欧几里德距离的Agglomerative clustering。这将允许您找到一个截止点，您可以通过对点进行分组来获得预期的集群数量。

如果在 5 点关闭，则会给你 4 个集群，而在 2 点关闭它会给你更多。

虚拟代码-

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
clustering = AgglomerativeClustering().fit(X)
clustering.labels_

array([1, 1, 1, 0, 0, 0])

您也可以使用预先计算的矩阵进行凝聚聚类

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