machine-learning - 最大大小有限的聚类

Question

我想对一些数据点进行聚类，但每个聚类的最大点数是有限的。所以每个集群都有一个最大大小。有没有任何聚类算法呢？我也可以定义自己的尺​​寸函数吗？例如，我不想将集群中的点数视为其大小，而是想对集群中所有点的列求和。

Answer 1

一种快速而非最佳的解决方案是迭代地将数据拆分为 2 个部分，直到数据数量在限制范围内。

Answer 2

本文解决了具有最小尺寸约束的 k-means 聚类问题：

Bradley、PS、KP Bennett 和 Ayhan Demiriz。“受约束的 k 均值聚类。” 微软研究院，雷德蒙德 (2000)：1-8。

然而，本文提出的方法可以很容易地扩展到最大尺寸约束。

这是该算法的一个实现及其解决最小尺寸和最大尺寸约束的扩展。

至于您关于自定义尺寸功能的问题，这将是一个更困难的问题，我认为本地搜索方法更合适。

Answer 3

由于集群通常会尝试使集群尽可能大，因此这不再是真正的集群。更像是最小生成树，您可以在其中删除最长的边以查找组。

您可以尝试 x-means 之类的方法，即 k-means 变体，您可以在其中拆分您认为太大的集群。