聚类还是不聚类:可聚类性方法分析
机器学习
2018-10-30 v1 机器学习
摘要
聚类是一种基本的数据挖掘工具,旨在发现数据中固有的簇结构。对于大多数应用,仅当存在簇结构时应用聚类才是合适的。因此,评估数据是否具有此种结构的可聚类性研究是聚类分析不可或缺的一部分。然而,评估可聚类性的方法差异极大,使得选择合适的度量具有挑战性。在本文中,我们对可聚类性度量进行了广泛比较,并提供了聚类使用者可参考以为其应用选择合适度量的指南。
引用
@article{arxiv.1808.08317,
title = {To Cluster, or Not to Cluster: An Analysis of Clusterability Methods},
author = {A. Adolfsson and M. Ackerman and N. C. Brownstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08317},
year = {2018}
}
备注
30 pages, 3 figures, 10 tables