algorithm - どのクラスタリング手法がどの種類のデータに適していますか?

Question

私が知りたいのですが

1. K-means は、どのタイプのデータのクラスタリングに最適ですか?
2. k-means が失敗するのはいつですか? k-means で正確な答えが得られないのは、どのタイプのデータセットですか?
3. COBWEB は、どのタイプのデータのクラスタリングに最適ですか?
4. COBWEB が失敗するのはいつですか? COBWEB で正確な答えが得られないのは、どのタイプのデータ セットですか?

Answer 1

1) いくつかの無限トレーニング 有限トレーニングを見ると、K-means は、ベクトルに分割できるあらゆる種類のデータに最適であり、定量的データに最適であると言えます。

2) K-means が失敗する データ数が少ない場合、初期条件が敏感な場合、またはちらつきがある場合、異なる結果が得られます

Answer 2

K-means は、ユークリッド距離を使用すると、すべてが「近い」ものになるため、高次元で問題が発生する可能性があります。

どのタイプのクラスタリングを行おうとしていますか?

Answer 3

Dip と Dip Direction (球の表面上の点) を含むデータセットで K 平均クラスタリングを使用すると問題が発生しました。最終的に、クラスタリングを行うための粗雑な遺伝的アルゴリズムを作成する必要がありました。