machine-learning - 最大サイズが制限されたクラスタリング

Question

いくつかのデータ ポイントをクラスター化したいのですが、クラスターあたりのポイントの最大数が制限されています。そのため、クラスターごとに最大サイズがあります。そのためのクラスタリングアルゴリズムはありますか? また、独自のサイズ関数を定義できますか。たとえば、クラスター内のポイントの数をそのサイズと見なす代わりに、クラスター内のすべてのポイントの列を合計したいと考えています。

Answer 1

迅速で最適ではない解決策は、データ数が制限を下回るまでデータを 2 つの部分に繰り返し分割することです。

Answer 2

クラスタリングは通常、クラスタをできるだけ大きくしようとするため、これは実際にはクラスタリングではありません。グループを見つけるために最長のエッジを削除する、最小全域木に似ています。

x-means のようなもの、つまり、大きすぎると思われるクラスターを分割する k-means バリエーションを試すことができます。