parameters - 没有输入参数的聚类数据

Question

这更像是一个理论问题：

你知道任何不需要任何输入参数的聚类算法（平面或分层），比如聚类的数量或邻域的大小等？换句话说，您只需将数据作为输入提供给算法，然后将集群作为输出。

如果有关文件/文件的建议，我会很高兴。

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在仍然被认为是开放性研究问题中，自动确定集群的数量确实是一个棘手的问题。

最先进的聚类技术之一是将您的数据建模为 Dirichlet Process Mixture 请参阅贝叶斯层次聚类，但它并非微不足道，需要贝叶斯方法和马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 估计的扎实背景。

这种方法可以自动估计聚类的数量。

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通常，一旦您定义了聚类的含义，答案就会出现。这是困难的部分。

对于实值数据，我喜欢使用带有自动h选择的均值偏移。聚类对应于数据密度图中的模式，分组结果类似于分水岭变换。

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