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我一直在尝试对一些更大的数据集进行聚类。由 50000 个维度为 7 的测量向量组成。我正在尝试生成大约 30 到 300 个集群以供进一步处理。
我一直在尝试以下集群实现，但没有成功:
还有其他我可能会错过的实现吗？
最佳答案
50000 个实例和 7 个维度并不是很大，不应该扼杀一个实现。
虽然没有python绑定(bind)，给ELKI一试。他们在主页上使用的基准集是 8 维的 110250 个实例，显然他们在 60 秒内对其运行 k-means，在 350 秒内运行更高级的 OPTICS。
避免层次聚类。它实际上只适用于小数据集。它通常在矩阵运算上实现的方式是O(n^3) ，这对于大型数据集来说真的很糟糕。所以我对这两个超时并不感到惊讶。
DBSCAN 和 OPTICS 在实现索引支持时是 O(n log n) .如果天真地实现，它们在 O(n^2) 中. K-means 确实很快，但往往结果不尽如人意(因为它总是在中间 split )。它应该在 O(n * k * iter) 中运行通常不会在太多迭代中收敛 ( iter<<100 )。但它只适用于欧几里德距离，并且不适用于某些数据(高维、离散、二元、不同大小的簇，...)
关于python - 可能带有 python 绑定(bind)的大规模集群库，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11092589/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！