我需要对商业产品进行分类。您知道价格比较引擎的作用。
我们已经获得了特征向量。他们不是最好的，但也相当不错。我的最后一步是在不知道有多少个簇的情况下对它们进行分类。因此像 k-means 这样的算法将不起作用，因为它们需要有多少个类。
这里是特征向量的示例集。它们在这里按顺序排列(作为示例)，但我需要一个不依赖于任何顺序的算法。
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47 - ddr2;asus;1066;g41;am;p5qpl;775;
48 - g41;p5qpl;asus;am;ddr2;vga;anakart;
49 - intel;anakart;ddr2;1066;p5qpl;asus;am;
50 - p5qpl;ddr2;asus;am;g41;vga;anakart;
51 - ddr2;asus;1066;g41;am;p5qpl;775;
52 - g41;p5qpl;1066;am;ddr2;asus;anakart;
53 - p5qpl;ddr2;1066;am;g41;asus;sata;
54 - g41;p5qpl;1066;am;asus;ddr2;sata;
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55 - engtx480;asus;384bit;2di;gddr5;vga;16x;
56 - 2di;karti;384bit;asus;engtx480;ekran;pci;
57 - asus;engtx480;2di;vga;gddr5;384bit;16x;
58 - 2di;karti;engtx480;384bit;asus;gddr5;1536mb;
59 - engtx480;asus;384bit;2di;gddr5;vga;16x;
60 - engtx480;asus;384bit;2di;gddr5;vga;16x;
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61 - ray;blu;ihbs112;siyah;bulk;dvd;sata;
62 - ihbs112;ray;blu;on;lite;yazici;kutusuz;
63 - ihbs112;blu;ray;lite;on;siyah;bulk;
64 - blu;ihbs112;ray;lite;on;siyah;yazici;
65 - liteon;ihbs112;bd;yazma;hizi;12x;max;
66 - ihbs112;ray;blu;on;lite;bulk;dvd;
67 - etau108;dvd;siyah;lite;on;rw;ihbs112;
68 - ihbs112;liteon;bd;yazma;hizi;12x;max;
69 - ihbs112;ray;blu;lite;on;siyah;bulk;
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当人类观察时，仅使用这些特征向量就可以轻松对产品进行分类。但我需要通过算法来实现它。而且我还需要使用一种不需要任何先验信息、仅使用特征向量的算法来实现它。
从上面的特征向量集中，47-54是一个簇，55-60是另一个簇，61-69是另一个簇(每个簇意味着现实生活中的商业产品)。因此算法需要仅使用这些特征向量来正确分类。
该算法不能依赖于特征向量的行序或有多少类。我们什么都不知道，只有特征向量。
等待您对此分类问题的建议。谢谢。
最佳答案
Adaptive Resonance Theory是对你的问题的简短回答。与 KMeans 不同，您不需要提前设置簇的数量。输入是一组二进制(ART 1 算法)或连续(ART -2A、ARTMAP 等)特征向量，输出是集群中文档的分类。
关于algorithm - 无监督分类——得到特征向量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10035517/