哪位大侠对聚类方法比较了解吗？指导下

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主题:哪位大侠对聚类方法比较了解吗？指导下
楼主|hitmanman|2021-01-13 10:19:28|展开

一共300多个样本，分成A B C三类，
每类数量至少10个以上时候，聚类结果比较准确。

但是如果其中两类可能数量很少，
比如A 只有1个， B只有1个，C将近300个，这种情况k均值聚类就结果不对。
肉眼看三类数据分布，是很明显的区别。

用什么招能解决下？
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3楼|hitmanman|2021-01-13 11:00:27|展开
birch效果不错
可以容忍1个得情况
多谢哈哈
【在 Jangbi 的大作中提到: 】
: 基于密度的聚类试试
:
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5楼|hitmanman|2021-01-13 11:06:38|展开
换一个聚类方法搞定了
根据前面回复的启发

谢谢大家
【在 wangychf 的大作中提到: 】
: 特征选择的问题。
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7楼|hitmanman|2021-01-13 15:54:29|展开
谢谢
【在 cab31 的大作中提到: 】
: R语言里的NbClust()看起来能提供一些参考信息，可以输出不同类别数量的多种指标比较。详见https://statsandr.com/blog/clustering-analysis-k-means-and-hierarchical-clustering-by-hand-and-in-r/
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9楼|hitmanman|2021-01-14 06:50:35|展开
实际情况千差万别
【在 touzi 的大作中提到: 】
: 肉眼很清楚的聚类不是随便做么……
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11楼|hitmanman|2021-01-31 21:18:54|展开
谢谢！我用土办法解决了

【在 diyiwuji 的大作中提到: 】
: 试试 dbscan算法？不过A和B应该是被算作孤立点了
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