K-means 클러스터링은 기능 유사성을 기반으로 그룹으로 데이터를 분할하는 인기있는 방법입니다. 그러나 결과의 품질에 영향을 미치는 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다. 이 문서는 실질적인 팁과 계산을 제공하여이 pitfalls를 효과적으로 해결합니다.

초기화 문제 이해

일반적인 문제는 초기 갑상선 배치에 K-means의 감도입니다. Poor 초기화는 하위 갑상선 결과를 가져올 수 있습니다. 이를 시작하려면 여러 번의 초기화가 권장됩니다.

제곱의 내부 클러스터 요약과 같은 계산 (WCSS) 다른 초기화의 품질을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 낮은 WCSS와 함께 실행을 선택하면 클러스터링 안정성을 향상시킵니다.

Non-Convex 클러스터 처리

K-means는 비-convex 모양으로 문제를 일으킬 수 있는 구형 클러스터를 가정합니다. 데이터가 DBSCAN 또는 hierarchical 클러스터링과 같은 불규칙한 모양의 클러스터, 대안 알고리즘이 더 적합할 수 있습니다.

클러스터의 최적의 수를 선택

클러스터의 올바른 수를 선택 (k)는 중요. 팔꿈치 방법과 같은 방법 다른 k 값에 대한 WCSS를 플로팅하고 감소가 느리게되는 지점을 식별.

예를 들어 k=1에서 k=10로 WCSS를 계산하고 이러한 값을 매기는 것은 클러스터의 수율이 더 많은 수익을 낼 수있는 최적의 k를 공개 할 수 있습니다.

아웃리어 및 소음

아웃리에는 클러스터 센터를 찡그림으로 그룹화합니다. 사전 처리 데이터 제거 또는 아웃리에 클러스터를 개선하는 결과를 향상시킵니다.

기술에는 기능에 대한 z-score를 계산하고 임계값을 제거하거나 소음을 처리하도록 설계된 견고한 클러스터링 방법을 사용하여 포인트를 제거 할 수 있습니다.