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※ 引述《jizzer5566 (陈雅姿噗滋)》之铭言: : 假设在一个二维的空间有许多点 : 每个点有三种属性的其中一种 分别是A或B或C属性 : 我想藉由点与点的距离来做分群 : 希望在同一群里面都是相同属性 : 假设我分10群 取10个中心点 : 某1中心点为B属性 : 那该群内的每个点我都预测为B属性 : 再以 猜对的点数/全部点数 算正确率 : 我想请问一下 : 如果将分群数提升为20群甚至30群後 : 正确率反而下降了 是合理的吗 : 其原因可能有哪些? 分群的演算法看起来向k-means 所以我用k-means来分析 假设你资料在二维空间中 长这样好了 AAAAAAAAA* B*BBBBBBB* C*CCCCCCC AAAAAAAAA* B*BBBBBBB* C*CCCCCCCC AAAAA'AAAA* B*BBB'BBBB* C*CCCC'CCCC AAAAAAAAA* B*BBBBBBB* C*CCCCCCCC AAAAAAAAA* B*BBBBBBB* C*CCCCCCCC 当K越大时 每个cluster的半径越小 因此 在属性交集的地方 ex:如a和b交接处 与b和c交接处 原本k很小时 群的半径大 即使有些离群值离群中心(上图的A' B' C')很远 还是可以正确的分群 但当K变大时 会发现 有些ABC(上图的A* B* C*)离它们的中心点很远 反而这些离群值彼此比较近 互相结合成cluster 正确性就下降了 以上是小弟的一点看法 如果有错请各位多多包含 --



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◆ From: 61.230.186.124
1F:推 jizzer5566:感谢你的讲解 06/02 03:02
2F:推 dpi:恩...有些outlier会组成一群导致准确率下降 06/04 16:04
3F:→ dpi:因此还需要动态的去决定分群的个数会比较准确~~ 06/04 16:04







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