k-means聚类算法,噪声值怎么处理?现在提取出来511个数据,大概有431个数据值是在1以内,4

发布时间:2021-02-25 09:46:55

k-means聚类算法,噪声值怎么处理?现在提取出来511个数据,大概有431个数据值是在1以内,466个在2以内(包含1以内的),其他的是大于2的,而且最大的都到了86了...显然噪声值需要处理,可是不知道具体的处理方法是什么样的阿...麻烦支支高招,

网友回答

从你这情况看来貌似属于离群点了啊……离群点会影响聚类效果,应该删掉的
两个方法,你可以试试
一个是你聚类的数量K设大一些,聚类之后把那些零头喀嚓掉,就是那些只有一两个数据点的删掉
还有一个方法就是层次聚类,定义一个合并熵,每次两两合并,合并到一定程度(再合并代价高于一定阈值)之后,把落单的那些删掉
当然最简单的办法,看你这个属于一维,应该是可以直接定一个阈值把阈值以上的砍掉的,当然如果你说数值比较大的部分也需要聚一个类出来的话,那还是采用上面说的第二种方法吧
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