如何在不给出k值的情况下在k-means算法中生成聚类。 我想做k-means聚类并自动生成聚类。
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您可以尝试均值偏移聚类，它的行为类似于k均值聚类，并且没有k参数。
基本思想如下：聚类就像增加＆＃34;高频率＆＃34;在您的数据集中，或者＆＃34;锐化＆＃34;您的数据集，以便找到＆＃34;模式＆＃34; （＆＃34;模式＆＃34;对应于数据集中的重要＆＃34;趋势＆＃34;）。 逆操作，即平滑数据集，更容易定义（简而言之，用其邻居的平均值替换每个样本）。因此，从这个定义，你可以提取＆＃34;高频＆＃34;信号的分量，作为初始信号和平滑信号之间的差异。这为您提供了一个＆＃34;渐变方向＆＃34;，或一个＆＃34;良好的移动＆＃34;这将锐化信号。在过程结束时，所有样本将聚集在少量的点中，对应于＆＃34;模式＆＃34;。
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X-means （ K-means 变体），它在 Weka 中实现。有关详细信息，请参阅文档：