在k-means聚类分析中,可以优化找出k的最优解,但是,每次选择一个新的k,都会重新选取初始簇中心点,这样又会对算法造成新的影响。我想知道如何才能避免每个k对应生成的初始簇中心对于模型的影响呢?
时间: 2023-04-08 12:03:34 浏览: 47
对于k-means聚类分析中的初始簇中心点的选择,可以采用多次随机初始化的方法,即对于同一个k值,随机初始化多次,然后选择最优的一次作为最终结果。这样可以避免每个k对应生成的初始簇中心对于模型的影响。另外,还可以采用k-means++算法来选择初始簇中心点,该算法可以有效地避免初始簇中心点的选择对于模型的影响。