Math 数学：这是k-均值聚类吗？

你好!！我在一条线上有几点。这些点没有Y标注，只有X标注。我只把它们放在Y维度上，因为我希望能够在同一个点上放置多个点

我想找到n个质心（密度最大的点）

例如，我放置了质心（=绿线）来显示我的意思。这些示例质心没有计算出来，我只是猜测它们会在哪里

在我深入研究数学之前，我想知道这是不是可以用k-means聚类法来解决，还是我走错了方向

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谢谢。

K-means对噪音相当敏感，你似乎有很多噪音。但是，是的，它可能在一定程度上起作用。另外，它并没有利用您的数据只是一维的这一点

然而，对我来说，听起来好像你想做一些非常原始的模式搜索。在1D中，最适合您的方法是，然后选择局部密度最大值

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“聚类分析”听起来确实更花哨，但经典统计“KDE”可能会产生更好的结果。特别是，您不必事先修复“k”，而且wrt会更加健壮。噪音。

您可以使用K-means，实际上实现非常简单：

选择所需的群集数

随机选择

k

点（您可以重复此操作以避免局部最优）

找出每个点到这些

k

中心的距离

将点指定到最近的中心

计算每组点的平均值

如果平均值正在更改，请将簇的中心移动到新的平均值，然后转到3

否则完成

或者，您可以使用matlab为您执行以下操作：

k = 2;
rng('default') % For reproducibility
X = [randn(100,1)+ones(100,1);...
     randn(100,1)-ones(100,1)];

opts = statset('Display','final');
[idx,ctrs] = kmeans(X,k,'Distance','city','Replicates',5,'Options',opts);

plot(X(idx==1,1),X(idx==1,1),'r.','MarkerSize',12)
hold on
plot(X(idx==2,1),X(idx==2,1),'b.','MarkerSize',12)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,1),'kx','MarkerSize',12,'LineWidth',2)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,1),'ko','MarkerSize',12,'LineWidth',2)
legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids','Location','NW')
hold off

我将结果放在对角线上以更好地显示，但实际数据是1D：

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IMO您上错网站了！：）尝试使用图像不起作用（它会给出一个红色的十字架），但使用一维数据集，我想你可以创建簇，然后绘制每个簇的点（即簇作为x轴，点作为Y轴，可能在x轴上有一条线来描述质心？）另请参见：@Adriano我不同意：@Anony Mouse你说得对！