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Possible Duplicate:
K-means algorithm variation with equal cluster size
编辑:就像 casperOne 向我指出这个问题是重复的。无论如何，这里有一个更笼统的问题，涵盖了这个问题:https://stats.stackexchange.com/questions/8744/clustering-procedure-where-each-cluster-has-an-equal-number-of-points
我的要求
在一个项目中，我需要将 n 个点 (x,y) 分组到 k 个大小相等 (n/k) 的簇中。其中 x 和 y 是 double float ，n 的范围是 100 到 10000，k 的范围是 2 到 100。并且 k 在算法运行之前是已知的。
我的实验
我开始使用 http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering 解决问题算法，它可以很好地快速生成大小大致相同的 k 个簇。
但我的问题是，K-means 生成大小大致相同的簇，我需要这些簇的大小完全相同(或者更准确地说:我需要它们的大小介于 floor(n/k) 和 ceil(n/k)).
在你向我指出之前，是的，我在这里尝试了第一个答案 K-means algorithm variation with equal cluster size ，这听起来是个好主意。
主要思想是通过K-means对簇产生的数组进行后处理。从最大的集群到最小的集群。我们通过将额外的点移动到另一个最近的集群来减少具有超过 n/k 成员的集群的大小。留下已经减少的集群。
这是我实现的伪代码:
n is the number of point
k is the number of cluster
m = n / k (the ideal cluster size)
c is the array of cluster after K-means
c' = c sorted by size in descending order
for each cluster i in c' where i = 1 to k - 1
n = size of cluster i - m (the number of point to move)
loop n times
find a point p in cluster i with minimal distance to a cluster j in c' where j > i
move point p from cluster i to cluster j
end loop
recalculate centroids
end for each
这个算法的问题在于，在过程接近尾声时(当 i 接近 k 时)，我们必须在 c' 中选择一个簇 j(其中 j > i，因为我们需要单独处理已经处理过的簇), 但是我们发现的这个簇j可以远离簇i, 从而打破了簇的概念。
我的问题
是否有post K-means算法或K-means变体可以满足我的要求，还是我一开始就错了，我需要寻找其他聚类算法？
PS:我不介意自己实现解决方案，但如果我可以使用一个库，最好是在 JAVA 中，那就太好了。
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