我尝试使用 k-means 集群（使用 SQLserver + R），但我的模型似乎不稳定：每次运行k-means算法时，它都会找到不同的集群。但是，如果我将nstart（在 R k-means 函数中）设置得足够高（10 或更高），它就会变得稳定。
此参数的默认值为 1，但似乎建议将其设置为更高的值 (25)（我想我在文档的某处看到了）。
所以我有点困惑......有什么建议吗？
R中的k-means，nstart参数的用法？
数据挖掘
r
k-均值
2021-10-12 18:49:13
4个回答
nstart选项尝试多个初始配置并报告最佳配置。例如，添加 nstart=25 将生成 25 个初始随机质心，并为算法选择最好的一个。希望这可以帮助！
集群的稳定性高度依赖于您的数据集，因为明确的案例多次运行它是一种资源浪费。我认为这是默认值 1 背后的基本原理。但我同意对于大多数较小的情况，将其设置得更高是很有意义的。
简而言之，nstart 将创建多个配置并显示最佳配置。
例如， nstart = 25 将创建 25 个初始配置。
使用 nstart 参数尝试多个随机初始值。
文档中没有出现解释。但我认为将 nstart 设置得更高让 kmeans 运行质心的 nstart(say 50) 随机初始化，并选择能够更好地最小化成本的那个；因此，您最终会得到一个更稳定的集群，因为 kmeans 总是为您的数据选择更好的分离
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