MATLAB：K意味着聚类具有不同的质心

Question

我创建了一个基于k-means聚类算法的代码簿。但是算法没有收敛到最佳代码簿，每次聚类质心都是变化的（因为随机选择了初始种子）。 Matlab中有一个选项可以为K-Means提供初始矩阵。但是我们如何从大型数据集中选择初始代码簿呢？有没有其他方法可以使用K-means获得唯一的代码簿？

Answer 1

使用不同的初始状态（例如，初始种子）多次运行k-means是有些标准的，并选择具有最低误差的结果作为最佳结果。

通过随机选择数据集中的k个元素作为初始种子来播种k-means也是典型的。

Answer 2

默认情况下，MATLAB的K-Means使用K-MEans ++算法进行初始化，这意味着它使用随机数。

因此，对K-Means的每次调用（对于顺序调用）可能会产生不同的结果。

您有3个选项可以确定这一点：

1. 在调用K-Means之前，将MATLAB的随机数生成器状态设置为特定状态。
2. 使用K-Means选项中的stream选项在K-Means中设置流。
3. 编写您自己的K-Means版本，它使用确定性方法初始化K-Means。