間違った答えを与えるMatlabのk-meansアルゴリズム？
the_dude
次の疑問があります。Matlabのk-means関数を使用しており、必要な初期化ポイントのセットを使用して、バニラロイドのアルゴリズムを使用したいだけです。次のコードを使用します。ここで、「start」は初期化ベクトルです。
kmeans(data,[],'Start',start, 'OnlinePhase', 'off');
データが（-2、-1）X（2,1）の範囲の2次元であり、開始点を（-10,0）と（0,0）で初期化するとします。理想的には、1つのクラスターですべてのポイントを取得し、他のクラスターでは取得しない必要がありますが、回答では2つのクラスターを取得しています（（-10,0）は実際には遠いため、1回の反復で収束する必要があります）。そんなことがあるものか？Matlabサイトでk-meansアルゴリズムの説明を読みましたが、これは答えではないようです。
終了しました-匿名-ムース
選択の悪い中心に最も近い点はありません。したがって、再計算することはできず、新しいセンターに置き換えられます（ドキュメントを参照）。すべてのポイントは、最初に0,0クラスターに割り当てられます。一部のアルゴリズムは、0で除算するとひどく失敗するか、この中心を破棄してk = 1に減少します。Matlabでは、処理を選択できます。デフォルトでは、すべてのセンターから最も遠いポイントが置換として選択されます。
空のクラスターセンターを適切な場所に保持することは、最初のセンターを選択するときに考えていたクラスターの列挙を変更せず、（最初のセンターが適切に選択されている場合）空でなくなる可能性があるため、IMHOです。再び最終的に、他のセンターが動き続けるとき（ここではありませんが）。
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