Matlab:Kmeans每次给出不同的结果

Question

我在 400x1000 矩阵上的 matlab 中运行 kmeans，出于某种原因，每当我运行该算法时，我都会得到不同的结果。下面是一个代码示例:

[idx, ~, ~, ~] = kmeans(factor_matrix, 10, 'dist','sqeuclidean','replicates',20);

出于某种原因，我每次运行这段代码都会得到不同的结果？有什么想法吗？

我用它来识别多重共线性问题。

感谢您的帮助!

Answer 1

MATLAB 中的 k-means 实现有一个随机组成部分:初始中心的选择。这导致不同的结果。然而，实际上，MATLAB 多次运行 k-means 并返回具有最低失真的聚类。如果您每次都看到截然不同的聚类，这可能意味着您的数据不适合 k-means 寻找的那种聚类(球形)，并且表明要尝试其他聚类算法(例如光谱算法)。

您可以通过将一组初始中心作为函数参数之一(start parameter)传递给它来获得确定性行为。这每次都会为您提供相同的输出聚类。有几种启发式方法可以选择初始中心集(例如 K-means++ )。