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对于低密度差异的多维数据,哪种聚类算法最好?
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<p>我目前正在从事一个项目,我希望对多维数据进行聚类。我尝试了K-Means聚类和DBSCAN聚类,它们都是完全不同的算法</p> <p><strong>K-Means模型</strong>返回了相当好的输出,它返回了5个簇,但我已经读到,当维度较大时,欧几里德距离失败,因此我不知道我是否可以信任该模型</p> <p><strong>在尝试DBSCAN模型时</strong>,该模型生成了大量噪声点,并将大量点聚集在一个簇中。我尝试了KNN距离图法来寻找模型的最佳每股收益,但我似乎无法使模型工作。这导致了我的结论,可能绘制的点的密度非常高,可能这就是我在一个簇中获得很多点的原因</p> <p>对于集群,我使用了10列不同的数据<strong><em>我应该更改我使用的算法吗?对于多维数据和密度变化较小的数据,哪种算法更好</em></strong></p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>也许这会给你一些启示:<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html" rel="nofollow noreferrer">Scikit-learn clustering algorithms</a> 我建议你试试看。希望有帮助</p>
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