machine-learning - 聚类起点/终点

Question

我有 1000 个地理点（纬度、经度）作为起点/终点。还有一个历史数据显示了一些 OD 对之间的旅行成本。对于某些 O-D，数据集中没有记录，而有些则有多个成本不同的记录（例如，由于季节性）。

我想将这 1000 个点聚集到几个集群（例如 20 个）中，不仅基于它们的位置（纬度、经度），还考虑到平均旅行成本和共享目的地点。

如果您对聚类这些数据有任何建议，我将不胜感激。

Answer 1

您必须以某种方式处理缺失值 - 为它们分配一些给定的标签或取一些平均值/中值。然后你可以使用任何你想要的算法（不同类型的特征可以一起用作算法的输入）

如果数据的维度不多，并且您或多或少地知道可能有多少簇，则 k-means 算法应该可以很好地工作。

如果您想在 2d 和 3d 上可视化数据和集群，并且您将拥有更多功能，则必须应用降维（PCA，t-SNE）。