-1
ClusterR을 사용하는 클러스터링을위한 초기화 방법에 대한 문서는 매우 수수께끼입니다. optimal_init 방법을 설명하는 문서에 대한 참조를 게시 할 수 있습니까?ClusterR - optimal_init 방법
optimal_init :
이
공식적으로 언급되는 것입니다이 초기화가 점진적으로 데이터의 행을 추가 이미 중심 매트릭스에에서 사용
A
답변
0
초기화 자 존재하지 않음을 확인하면서 KMeans_rcpp 및 MiniBatchKmeans ClusterR 패키지의은 다음과 같습니다
- 랜덤 (임의의 초기 무게 중심 등의 데이터 행의 선택),
- kmeans ++ (참조 : http://theory.stanford.edu/~sergei/papers/kMeansPP-soda.pdf AND http://stackoverflow.com/questions/5466323/how-exactly-does-k-means-work) (이것은 초기 무게 중심을 선택하는 분위수 누적 거리를 사용하여)
- quantile_init 및
- optimum_init (선택된 중심에서 이미 존재하지 않음을 먼저 확인하여 점진적으로 중심에 관측치를 추가 함). 나는 다양한 데이터에 테스트 후에 발견하기 때문에
나는/(검증 지표를 사용하여) 그들이 비슷한 (또는 더 나은) 결과를 제공한다는 설정, 패키지의 마지막 두 (quantile_init 및 optimal_init)를 추가 또는 더 빨리 달리십시오. 둘 다 실험적이며 패키지의 다음 버전에서 (당신이 옳습니다) 문서 세부 사항에 메모를 추가하겠습니다. 패키지 리포지토리에서 quantile_init 및 optimal_init의 rcpp 코드를 볼 수 있습니다.
[소스 코드 확인] (https://github.com/mlampros/ClusterR/blob/master/src/kmeans_miniBatchKmeans_GMM_Medoids.cpp#L130)에 도움이 될지도 모릅니다. – tekrei