用于获得相等大小的聚类的聚类算法答案

【问题标题】：Clustering algorithm for obtaining equal sized clusters用于获得相等大小的聚类的聚类算法
【发布时间】：2016-10-03 19:34:36
【问题描述】：

我正在尝试使用 R 中的 PAM 算法在中心点周围形成集群。是否有固定 PAM 的集群大小（有点强行集群大小）？是否有任何其他聚类算法可以为中心点提供相同大小的聚类？

提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以修改聚类算法以满足您的需要。

你可以关注这个Tutorial for Same-Size K-Means，或者简单地使用ELKI中tutorial包/模块中的这个算法（从GitHub构建最新版本，因为我刚刚修复了那里的一个错误——这将包含在ELKI 0.7中。 2).

本质上，此算法执行 k-means 风格的最小二乘优化，但所有集群的大小必须相同（如果 N/k 不是整数，则集群大小可能相差 1）。

如果您转到上面的教程并滚动到底部，您可以看到示例结果。

【讨论】：

感谢您的回答。不幸的是，我正在使用一个相异矩阵（我没有能够使用 kmeans 的坐标）。我的数据在表单对象中，权重是每对的属性。这就是我使用 PAM 的原因。然而，我已经开发了适合我的问题的自己的聚类算法。当我完成编码时会发布它。再次感谢！
您基本上可以按照教程进行操作，但使用 KMedoidsEM 而不是 KMeans。它类似于 k-means，但使用像 PAM 这样的 medoid。通过上述修改，您将获得一个确保集群具有相同大小的 k-medoids。