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cristie
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求助:高维数据聚类合适算法。

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  •   cristie · 2012-03-08 21:28:41 +08:00 · 4040 次点击
    这是一个创建于 4403 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    想来想去,都觉得高维数据聚类太坑爹。我这里需要解决的1000维度以上的数据点有上万个,神马算法都是坑爹的慢。嘛,于是我想要高人叫我一个方法,恩,能够对维度1000+的数据进行聚类。

    我看到一个文章,恩,《基于k最相似聚类的子空间聚类算法》,我想试试这个算法,有没有人能告诉我这个算法在这个问题上可行性如何?

    另外,如果大量数据要使用抽样的方式进行聚类,应该如何操作?一头雾水啊。
    4 条回复    1970-01-01 08:00:00 +08:00
    wellsho
        1
    wellsho  
       2012-03-10 23:17:11 +08:00
    去到数理统计、数据挖掘论坛逛逛吧
    维度高可以先做降维
    降维可以用特征选择,也可以用特征提取
    willsons7
        2
    willsons7  
       2012-03-15 11:11:10 +08:00
    降维,可以看看random projection相关的东西。
    但是貌似感觉你说的数据直接用CLUTO就可以聚类,如果是稀疏的就更好做了。
    ElloRay
        3
    ElloRay  
       2012-03-15 11:20:02 +08:00
    k-means做太复杂了吧
    ElloRay
        4
    ElloRay  
       2012-03-15 11:21:38 +08:00
    跟一楼想的一样。。先做好特征提取吧
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