我有 8 个文本文件，每个文件都包含 300 名玩家在游戏中使用的 8 个不同领域的数据（特别是他们随机游走的坐标）。我想开发和实施一种计算机算法来确定不同玩家使用的不同策略。
我开始使用 k-means，其中 6 个文本文件用于训练，其余用于测试。但是，我不知道如何验证我的结果。换句话说，我想首先知道我应该有多少不同的类来最小化错误，但我不知道如何在这里定义错误。非常感谢您的帮助。
【问题讨论】：
标签： matlab machine-learning k-means
k-Means 无疑是一种流行且简单的算法，但它也是一个相当弱的算法。特别是，它往往擅长对空间内的行为集群进行分类。您拥有的玩家轨迹（“随机游走”）可能不适合 k - 意味着您希望玩家之前的位置会影响他们的下一个位置。从本质上讲，您的数据结构不仅涉及空间，还涉及时间，这对于 k-means 来说可能很困难。考虑从您的轨迹中提取一些特征（多么不稳定、多快等）并在这些维度上进行聚类，或者使用一种针对时间相关性的算法，例如隐马尔可夫模型。
在机器学习中，最常见的验证类型是保留验证。这是指您拥有一组正确分类的数据，并且您将其中的一部分用于训练，并将其中的一部分作为经过训练的模型必须努力实现的“目标”。
此方法不适用于您的情况，但检查它很重要。您尝试让您的模型与保留集相匹配的原因是，如果您只寻求最小化模型中对所见数据的误差，那么大多数 ML 算法将过拟合。这意味着他们将无限地更好地猜测他们所看到的数据，而在预测新数据方面变得越来越糟糕。这样的模型看起来很棒，但实际上毫无价值。
即使是“无监督”设置，您的情况也可能发生类似情况，因此我们没有标记的训练集。如果您决定最小化 k-means 模型的误差并且您有 N 个训练点，那么 k 的最佳选择是 k = N。当然，这样的模型将与您的训练数据完全相同，因此对任何未来的分类都无用。
通常处理这种情况的方法是通过规范化。不是最小化错误，而是最小化错误加上一个使用更多集群的惩罚项（即使像error + k^2 这样的东西也会是某种归一化项）。这意味着您的算法将受到限制，不能选择过高的 k，因为惩罚项最终会抹去赢利。
在标准化优化方案下，您可能会发现自己处于存在有意义的最优值的偶然情况。现在这是正确的答案吗？
遗憾的是，没有办法知道。无监督机器学习本身并没有目标。例如，批评者可能会说您错误地选择了标准化。但是，它可能有用吗？好吧，假设确实有一些 l 种不同的玩家行为可供您的特征识别，那么如果 k 接近 l 那么您的模型一切正常——但所有这些假设都只是机器中的鬼魂。
【讨论】：