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为什么我得到的簇数小于给定k的个数？

在聚类分析中，簇数是指将数据集划分为多少个不同的簇。当我们使用聚类算法时，有时会发现得到的簇数小于给定的k值。这可能是由以下几个原因导致的：

数据集的特性：数据集的特性可能导致聚类算法无法找到足够数量的簇。例如，如果数据集中的样本分布非常密集，或者存在大量的噪声数据，聚类算法可能会将这些样本归为同一个簇，导致簇数小于给定的k值。
初始聚类中心的选择：聚类算法通常需要指定初始的聚类中心。不同的初始选择可能会导致不同的聚类结果。如果初始聚类中心选择不当，可能会导致算法无法找到足够数量的簇。
聚类算法的参数设置：聚类算法通常有一些参数需要设置，例如距离度量方法、聚类中心更新策略等。不同的参数设置可能会导致不同的聚类结果。如果参数设置不合适，可能会导致簇数小于给定的k值。

针对这个问题，可以尝试以下方法来改善聚类结果：

调整聚类算法的参数：尝试不同的参数设置，例如距离度量方法、聚类中心更新策略等，看是否能够得到更符合预期的聚类结果。
调整初始聚类中心的选择：尝试不同的初始聚类中心选择方法，例如随机选择、K-means++等，看是否能够得到更好的聚类结果。
数据预处理：对数据集进行预处理，例如特征选择、特征缩放、异常值处理等，以减少数据集的噪声和冗余信息，从而改善聚类结果。
尝试其他聚类算法：如果当前使用的聚类算法无法得到满意的结果，可以尝试其他的聚类算法，例如层次聚类、密度聚类等，看是否能够得到更好的聚类结果。

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相关搜索:找出所有小于给定no的数，且设置的位数小于给定的no，但在相同的位置打印小于给定最大值的数的倍数计算python中每个非零簇后的零个数如何得到小于或等于给定数字n的x的幂？我的代码不打印给定文本中的字母数。为什么？当我根本不使用K作为列时，为什么我得到的列K不存在？给定一个数n，我们必须找出那些小于或等于n的数，它们恰好有3个因子。为什么我从持续时间中得到了错误的分钟数？为什么我得到的是零？在给定的示例代码中，为什么我得到的window.FirebasePlugin为空？数组A [N]包含自然数。求出给定K的倍数的元素之和为什么我总是得到空的结果？为什么我得到的表单没有定义？为什么我得到“验证失败”的错误？为什么我得到“非法指令”的错误？为什么我能得到双倍的免费？为什么我只能得到"0“的输出？算法/数据结构--找出数组中小于给定数的连续数之间的最大差给定大小为n且聚类个数为k的情况下，如何求出聚类方式数的递推公式？我的样本中有多少簇？在R中合并两个数据帧

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2022-04-17：给定一个数组arr，其中的值有可能正、负、0，给定一个正数k。返回累加和>=k的所有子数组中，最短的子数组长度。来自字节跳动。力扣862。...达标的前缀和，哪一个离k最近？单调栈+二分。复杂度是O(N*logN)。双端队列。时间复杂度：O(N)。代码用rust编写。...[2, -1, 2]; let K: isize = 3; let ret = shortest_subarray2(arr, K); println!...} let mut l: isize = 0; let mut r: isize = 0; for i in 0..N + 1 { // 头部开始，符合条件的，...as usize]); l += 1; } // 尾部开始，前缀和比当前的前缀和大于等于的，从尾部弹出！

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2021-06-23：给定一个数组arr，代表每个人的能力值。再给定一个非负数k，如果两个人能力差值正好为k，那么可以凑在一起比赛。一局比赛只有两个人，返回最多可以同时有多少场比赛。...ret := maxPairNum2(arr, 2) fmt.Println(ret) } // 时间复杂度O(N*logN) func maxPairNum2(arr []int, k...int) int { if k < 0 || len(arr) < 2 { return 0 } sort.Slice(arr, func(i, j int) bool...if usedR[L] { L++ } else if L >= R { R++ } else { // 不止一个数...distance := arr[R] - arr[L] if distance == k { ans++ usedR

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2022-06-16：给定一个数组arr，含有n个数字，都是非负数，给定一个正数k，返回所有子序列中，累加和最小的前k个子序列累加和。假设K不大，怎么算最快？来自亚马逊。..., ans); } fn top_min_sum2(arr: &mut Vec, k: i32) -> Vec { arr.sort(); // (最右的下标，集合的累加和...[]; for _ in 0..k { ans.push(0); } // ans[0] = 0 // 0 1 2 k-1 // k个！...for i in 1..k { heap.sort_by(|a, b| b[1].cmp(&a[1])); let cur = heap.pop().unwrap();

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2022-06-16：给定一个数组arr，含有n个数字，都是非负数，给定一个正数k，返回所有子序列中，累加和最小的前k个子序列累加和。假设K不大，怎么算最快？来自亚马逊。..., ans); } fn top_min_sum2(arr: &mut Vec, k: i32) -> Vec { arr.sort(); // (最右的下标，集合的累加和...[]; for _ in 0..k { ans.push(0); } // ans[0] = 0 // 0 1 2 k-1 // k个！...for i in 1..k { heap.sort_by(|a, b| b[1].cmp(&a[1])); let cur = heap.pop().unwrap();

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Python数据结构与算法-在M个数中找K个最小的数

题目：输入M个数，从中找到K个最小的数比如输入10,-9,0,100,90,1,4,-9；找到最小的3个数为：-9，-9，0 1这道题最坏的办法是对M个数进行排序，排序算法最好的时间复杂度是o(mlogm...) 2 第二种办法，是对其中的K个数进行排序，时间复杂度是o(m*k*logk),这要对比m和k*logk的大小，看哪个办法更优 3 对于第二种方法的一个优化是，不需要对K个数进行排序，只需要要到这K个数中最大的数...A，然后下一个数跟A对比，比A大则不要，比A小则入选，如此循环；时间复杂度是o(m*k) 4 最后一种是对方法3的一个优化，在找数组K个数中最大数时，最好的时间复杂度是用大根堆的方式，时间复杂度是logk...代码思路：对前k个数，进行建立大根堆；建立大根堆时，从(k-1)/2的位置开始向上进行调整；然后对后面m-k个数据，一个数据一个数据的与堆的根节点进行大小对比，比根节点小的，用这个值替换根节点，然后在从根节点对堆进行调整...这样最后堆里的内容就是要输出的内容下面是第四种方式的代码： ''' 查找最小的k个元素题目：输入n个整数，输出其中最小的k个。

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8个超级经典的聚类算法

算法的可解释度较强。只需调整k值，即可得到不同数量的聚类结果。2、K-Means聚类算法也存在以下缺点：K值的选取不好把握，通常需要通过实验和可视化方法来确定合适的K值。...均值漂移向量的计算方法是，对于每个数据点，将其与当前簇中心之间的距离除以带宽，得到一个权重，然后将权重乘以该数据点，最后将这些权重加起来得到均值漂移向量。...可以发现数据点间的模糊关系：模糊聚类算法可以发现数据点之间的模糊关系，即一个数据点可能同时属于多个簇。适用于任意维数：模糊聚类算法适用于任意维数的数据集，可以处理高维数据。...local_density函数计算样本点x的局部密度，它遍历数据集中的每个样本点，并统计距离小于给定阈值delta的样本点个数。min_distance函数计算样本点x与其他样本点的最小距离。...判断是否收敛：如果隶属度矩阵的变化小于一个预定义的阈值，则认为模型已经收敛。通过迭代上述过程，GMM最终得到一个高斯混合分布来描述数据集的分布情况，并且能够将数据点分类到不同的聚类中。

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K-means中K值的选取

为此，我查阅了大量资料和博客资源，总结出主流的确定聚类数k的方法有以下两类。...并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓...k与SSE的关系图如下： image.png 显然，肘部对于的k值为4，故对于这个数据集的聚类而言，最佳聚类数应该选4 2....求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。平均轮廓系数的取值范围为[-1,1]，且簇内样本的距离越近，簇间样本距离越远，平均轮廓系数越大，聚类效果越好。...但是，讲道理，k=2时轮廓系数最大，聚类效果应该非常好，那为什么SSE会这么大呢？在我看来，原因在于轮廓系数考虑了分离度b，也就是样本与最近簇中所有样本的平均距离。

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13聚类K-means

也就是说，在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据。...步骤详解假设我有如图下方的无标签的数据集，并且想将其分为两个簇(clusters)即 K=2 ?...K-means 算法接收两个输入，一个是 K 值即聚类中簇的个数，一个是一系列无标签的数据，使用 N 维向量 X 表示 ? 算法图示 ?...随机初始化遵循法则我们应该选择 K 小于 m，即聚类中心点的个数要小于所有训练集实例的数量随机选择 K 个训练实例，然后令 K 个聚类中心分别与这 K 个训练实例相等随机初始化的局限性以下两种都是随机初始化的结果...(不同初始化方式得到的结果趋于一致) ---- 13.5K 均值算法聚类数 K 的选择 Choosing the Number of Cluters 没有所谓最好的选择聚类数的方法，通常是需要根据不同的问题

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当我们拿到数据进行建模时，如何选择更合适的算法？

首先输入 k 的值，即我们指定希望通过聚类得到 k 个分组；从数据集中随机选取 k 个数据点作为初始大佬（质心）；对集合中每一个小弟，计算与每一个大佬的距离，离哪个大佬距离近，就跟定哪个大佬。...专业解释 K-means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。...一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。...该算法除了要事先确定簇数K和对初始聚类中心敏感外，经常以局部最优结束，同时对“噪声”和孤立点敏感，并且该方法不适于发现非凸面形状的簇或大小差别很大的簇。...K-means算法的聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。

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讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。...直到聚类中也不再发生变化，即聚类准则画数值收敛为止或者聚类准则函数连续值相差小于给定阀值。通常采用的目标函数即聚类准则函数为误差平方和准则函数。...这个终止条件可以是下面的任意一个： (1)目标函数相对于上一次的改变量小于某个阈值； (2)迭代次数大于给定的阈值...还有其他的一些方法： 1)选择彼此距离尽可能远的K个点 2)先对数据用层次聚类算法或者Canopy算法进行聚类，得到K个簇之后，从每个类簇中选择一个点，该点可以是该类簇的中心点，或者是距离类簇中心点最近的那个点...2、传统K-means聚类算法步骤：给定一个数据点集合和需要的聚类数目k（由用户指定），k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

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2022-06-17：给定一个数组arr，含有n个数字，可能有正、有负、有0，给定一个正数k。返回所有子序列中，累加和最大的前k个子序列累加和。假设K不大

2022-06-17：给定一个数组arr，含有n个数字，可能有正、有负、有0，给定一个正数k。返回所有子序列中，累加和最大的前k个子序列累加和。假设K不大，怎么算最快？来自Amazon。..., ans); } fn top_max_sum2(arr: &mut Vec, k: i32) -> Vec { let mut sum = 0; for i in...arr[i as usize] = -arr[i as usize]; } } let mut ans = top_min_sum(arr, k)...i32) -> Vec { arr.sort(); // (最右的下标，集合的累加和) let mut heap: Vec> = vec!...[]; for _ in 0..k { ans.push(0); } // ans[0] = 0 // 0 1 2 k-1 // k个！

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测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（下）

应用K均值算法之前，特征缩放是一个很重要的步骤。这是为什么呢？...方差百分比是一个与簇数有关的函数，Elbow 方法关注的就是方差百分比：分析时应该选择多个簇，以便在添加另一个簇时，不会给出更好的数据建模。 Q31. 关于K均值聚类的描述正确的是？...Forgy 方法从数据集中随机选择k个观测值，并将其作为初始值。随机分区方法是先随机为每个观测值分配一个簇，随后进行更新，簇的随机分配点的质心就是计算后得到的初始平均值。 Q36....都从随机初始化开始都是可迭代算法两者对数据点的假设很强都对异常值敏感期望最大化算法是K均值的特殊情况都需要对所需要的簇数有先验知识结果是不可再现的。...在聚类分析中，我们期望出现的是F分数的高值。 Q40. 下面是对6000个数据点进行聚类分析后聚集成的3个簇：A、B和C： ? 集群B的F1分数是多少？

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图解K-Means算法

算法步骤 K-Means算法的具体步骤如下：首先我们需要确定一个k值（随机），即我们希望数据经过聚类得到k个不同的集合从给定的数据集中随机选择K个数据点作为质心对数据集中的每个点计算其与每一个质心的距离...当数据最终收敛之后，我们最终能够很清晰的看到聚类的效果约束条件少。算法中需要控制的参数只有簇数k。...: # 初始化执行；dataset是传入的数据 # k：选择分类簇的个数 dataset = list(dataset) # 数据列表化 return random.sample(dataset...newVar = getVar(centroidList, clusterDict) # 质心和簇类中数据得到新的误差 oldVar = 1 # 当两次聚类的误差小于某个值时，说明质心基本稳定...当然，此时的代价就是我们最终聚类的精度会降低一些。为了增加算法的准确性，我们一般会多跑几次Mini Batch K-Means算法，用得到不同的随机样本集来得到聚类簇，选择其中最优的聚类簇。

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