不同維度的聚類

Question

在我的聚類問題中，不僅點可以來去，還可以刪除或添加要素。有什麼聚類算法來解決我的問題。

具體而言，我正在尋找這類聚類算法的凝聚層次聚類版本。

Answer 1

您可以使用分層聚類（除非它縮放非常糟糕）或任何其他基於距離的聚類。只是k-means有點棘手，因爲當數值不存在時，你如何計算平均值？

您只需要定義一個合適的距離函數第一個。

聚類通常基於相似性完成，因此：首先找出「相似」對您的含義。儘管很多人可以使用某種距離函數，但這是數據集和特定用例。沒有「一刀切」的解決方案。