哪种聚类算法更有可能给出预期的聚类结果

Question

我给出了一组二维数据，格式如图1所示。布局和预期的聚类结果（用两种不同的颜色和符号）如图2所示。在常见的聚类方法中，哪个（哪些）更有可能给出预期的聚类结果？为什么？谢谢。

 Figure 1

 Figure 2

Answer 1

这个问题相当含糊。那么，＆＃34;聚类方法＆＃34;是什么意思？

我还是试一试：

乍一看，我猜想，有很多优秀的聚类算法不会很难聚集您的数据，显而易见的原因是，您的数据分离良好。

要记住的另一件事是，您是否知道您对数据的期望数量，您实际上并未真正陈述，但这会对您想要的方法产生很大影响采取（或者你是否会添加一些确定聚类质量的度量标准，以便找到合适的聚类数量，例如Ellbow方法或一些熵测量）。

遵循一些可能对您有用的聚类方法：

• k-means
• 地区成长

我希望这能让你开始研究。