Sono disponibili molti algoritmi per il clustering. Un algoritmo popolare è il K-significa dove, in base a un dato numero di cluster, l'algoritmo itera per trovare i migliori cluster per gli oggetti.Quale metodo si usa per selezionare il numero ottimale di cluster in k-means e EM?
Quale metodo si utilizza per determinare il numero di cluster nei dati in k-means clustering?
Qualche pacchetto disponibile in R contiene il metodo V-fold cross-validation per determinare il numero corretto di cluster?
Un altro approccio ben utilizzato è l'algoritmo Expectation Maximization (EM) che assegna una distribuzione di probabilità a ciascuna istanza che indica la probabilità che appartenga a ciascuno dei cluster.
Questo algoritmo è implementato in R?
In caso affermativo, ha la possibilità di selezionare automaticamente il numero ottimale di cluster mediante convalida incrociata?
Preferisci invece un altro metodo di clustering?
Ho intenzionalmente omesso il clustering gerarchico perché hclust è un metodo piuttosto affamato di memoria, non adatto a dataset di grandi dimensioni in cui sono in realtà per lo più interessato. –
Si prega di definire cosa intendi per "ottimale" – hadley
Grande domanda @Svante, ho pensato molto a quello. Intendevo persino scrivere un pacchetto con diversi algoritmi per il numero ottimale di cluster (solo i metodi hclust). @hadley, ho conoscenza con: indice C-H (Calinsky e Harabasz), indice C, co-gamma gamma Goodman-Kruskal. e c'è un modo per "scegliere una soluzione cluster ottimale" utilizzando il test F. Ecco un riferimento: Miligan, G.W. & Cooper, M.C. (1985). Un esame delle procedure per determinare il numero di cluster in un set di dati, Psychometrika, 50, 159-179 Anche se presumo che si preferisca una decisione "basata su grafici" sulla soluzione ottimale ... – aL3xa