k-means 聚类数据：如何标记新传入的数据
k-means clustered data: how to label newly incoming data
我有一个数据集，其中包含由 k 均值聚类算法生成的标签。现在有一些来自另一个来源的数据（具有相同的数据结构），我想知道标记这个新的但看不见的数据的最明智的方法是什么？我正在考虑
- 计算与先前 k-means 质心的距离并相应地将数据标记为最近的质心
- 运行使用旧数据作为训练集在新数据上的新算法（例如SVM）
很遗憾，我找不到关于这个特定问题的任何信息。一般使用k-means作为分类模型只有几个问题：
- Can k-means clustering do classification?
- How to segment new data with existing K-means model?
提前致谢。
乌力
你不需要 SVM thing.First 方法更多 convenient.If 你正在使用 sklearn https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html 这里有一个例子。predict 函数将完成你的工作。
我有一个数据集，其中包含由 k 均值聚类算法生成的标签。现在有一些来自另一个来源的数据（具有相同的数据结构），我想知道标记这个新的但看不见的数据的最明智的方法是什么？我正在考虑
- 计算与先前 k-means 质心的距离并相应地将数据标记为最近的质心
- 运行使用旧数据作为训练集在新数据上的新算法（例如SVM）
很遗憾，我找不到关于这个特定问题的任何信息。一般使用k-means作为分类模型只有几个问题：
- Can k-means clustering do classification?
- How to segment new data with existing K-means model?
提前致谢。
乌力
你不需要 SVM thing.First 方法更多 convenient.If 你正在使用 sklearn https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html 这里有一个例子。predict 函数将完成你的工作。