我一直在与 mini-batch k-means 一起工作使用 scikit-learn实现对大约 45000 个观测值的数据集进行聚类，每个观测值具有大约 170 个特征。我注意到，随着 k 的增加，算法无法返回指定数量的集群，如果 k 超过数据集中观察数量的 30%(45000 的 30%)并继续增加，则返回的集群数量不会不再增加。
我想知道这是否与算法在 scikit-learn 中实现的方式有关，或者是否与它的定义有关。我一直在研究提出它的论文，但我无法弄清楚为什么会发生这种情况。
有没有人经历过这个？现在有人如何解释这种行为？
最佳答案
k-means 可能会失败，因为 集群可以消失 .
当您有很多重复项时，这一点最为明显。
如果您的所有数据点都相同，那么为什么应该有多个(非空)集群？
据我所知，它并不特定于小批量 k 均值。一些实现让您指定当集群退化时要做什么，例如使用最远的点作为新的聚类中心，丢弃该聚类，或保持不变(可能会再次拾取一个点)。
关于cluster-analysis - 小批量 k 均值返回少于 k 个集群，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24919346/