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[人工智能] 请教一个聚类方法选择的问题

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发表于 2008-5-26 13:19 | 显示全部楼层 |阅读模式

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因为对聚类的问题没有基础,想向大家请教一个聚类方法选择的问题。

数据是一些二维矩阵,对每一个矩阵进行聚类,各个矩阵数据分布基本相似,在其中一个方向上呈M型分布,另一个方向上基本没有变化。现在想要实现的聚类结果如附件12所示,两个矩阵里的数据稍有些区别。但都是M型分布。或者也可以说是W型。希望能把ABC区分开来。至少能把B和其他两个分开。这样划分的原因是B和其他两个区域有不同的物理意义。A和C物理意义有一些区别,但是相似的。只是B是截然不同的一种。


预期分类结果1

预期分类结果1
   

预期分类结果2

预期分类结果2


我用了matlab自带的kmean聚类,有一些矩阵能大致分出来,但效果也不是很好,有的干脆就分不开,如附件3所示。其中R类中画圈的部分按物理意义来说,应该在B类里。类的标识和上面两个图不一样,但分类的目的是一样的。

Kmean的分类结果

Kmean的分类结果


我知道kmean受初值的影响很大,也知道有一些改进的算法。我现在担心的问题是,kmean就不适用于这种类型的数据。我想问的问题是,像我这样的数据分布情况,是不是有更适用的聚类或者分割方法?这种数据是不是符合某种算法的典型案例?因为对这个方面没有基础,想请有经验的各位给指条明路,告诉我一下什么方法比较适合就可以了,具体的实施过程我会自己学习的。谢谢各位了。
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发表于 2008-6-1 10:13 | 显示全部楼层
没看懂
你的数据到底是二维数据还是三维数据 ?
 楼主| 发表于 2008-6-5 19:03 | 显示全部楼层
呵呵,谢谢关注。我自己其实理解错了。应该算是个三维的。
后来听说有空间聚类这回事,但是还没有开始尝试,不知道结果会怎么样。
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