1樓：劉峰
如果你滿足於僅僅是利用工具軟體做聚類，對演算法本身也感興趣的話，可採用「模糊聚類」FCM（Fuzzy C-Means），可以不事先指定K，劃分成任意個類。
所謂模糊聚類，就是將參加聚類的記錄看做矩陣，將矩陣中的屬性值轉化為大於0小於1的小數（百分數）進行相似新計算，從而得到相似記錄的分類。
模糊聚類也分有劃分的FCM（Fuzzy C-Means）和無劃分的聚類，這裡只介紹無劃分的等價矩陣傳遞包聚類方法。其優點是，可以由細（多個分類，最細是每條記錄就是乙個分類）到粗（整個樣本集就是乙個分類）或由粗到細地進行分類，最重要的是，可以從多種分類中選擇最優分類。
具體步驟為：
步驟1：建立指標矩陣；
步驟2：資料標準化；
步驟3：建立相似矩陣；
步驟4：通過褶積計算，得到等價矩陣；
步驟5：用等價矩陣中不同的數值
取截等價矩陣，得到不同的聚類，也就是不同的類數量K。
步驟6：求解最優聚類，這一步可有可無。因為，最優聚類不一定有用，但有時可能有助於觀察資料。
2樓：黃纓寧
可以不指定個數，那就需要規則。
比如多近可以算作一類，這個指定了，類別數量也求解出來了。
沒有免費的午餐，必須要有某種先驗知識
3樓：
1.基於層次聚類演算法：
常見的有由下而上的兩步聚類，確定相似函式及相似度的ROCK聚類等2.基於密度聚類演算法：
常見的有基於最低信任值及最低n/N閥值的Dbscan3.基於神經網路的聚類：
常見的有把輸入變數離散到目標維度上的SOM4.基於統計學的聚類：
常見的有類似於變數迭代的方式，產出如同決策樹形式的COBWeb
4樓：Anika
Affinity Propagation可以，我試過，效果還不錯，需要設定引數來調整聚類效果。
具體參考FAQ for Affinity Propagation
scikit learn也實現了，可以直接測試使用。
5樓：孫曉東
6樓：Shu Matt
GMM cluster就完全不用指定聚類個數啊……可以用model evidence（簡單點就用BIC）確定聚類個數，或者用cross-validation的likelihood確定聚類個數。為什麼沒人回答這個……這個只是對很多問題效果不好而已，尤其是類別本身離Gaussian差很遠的時候。（但既然你覺得k-means可以用，那GMM cluster就不會差）
當然還是上面多人指出的Dirichlet Process才是王道，不過還是有個需要求的超引數alpha……
7樓：
MeanShift
Meanshift 是一種概率密度估計方法，所有點都會沿著梯度上公升方向收斂到它各自的mode（峰值）。收斂到同乙個mode的點為乙個類，最終有多少個mode，就有多少個類，不需要指定聚類個數。下面這張圖比較直觀，mode detection 自動確定有幾個類：
8樓：馬進
這個問題過去這麼久了。
9樓：Jayk
最簡單粗暴的辦法是在不同聚類數目使用Kmeans，利用Kmeans目標函式在不同聚類數目下的變化曲線確定聚類數目。
層次聚類不需要指定聚類數目，但需要乙個決定聚類停止的引數。
Dirichlet process可以，但需要指定先驗分布的超引數。
Affinity Propagation可以，但是實際中受初始化的描述「成為聚類中心的傾向」的引數影響很大。
此外 Self-tuning spectral clustering 也可以，但是計算量很大。
10樓：柴旭峰
聚類是聚類，規則是規則，別想著乙個演算法就能解決你想要的問題。
層次聚類會把你的記錄數從N聚稱乙個，不需要你事先制定聚類個數，但聚完後你得觀察，到哪個類結束，也就是你最終給他分類的個數。
聚類完後，後續需要決策樹提取規則，這個@wenyingge 已經提到過。
11樓：「已登出」
不要太相信有這種方法，一般都是將k轉化為別的引數。畢竟這是乙個如何防止過擬合的情況下得出最優解的問題。如果資源足夠豐富，可以考慮對不同的k賦予先驗的概率之後使用貝葉斯
順便推薦 Deciding the Number of Clusterings
12樓：
最近在看Mahout，你可以試試 Canopy Clustering 。
Canopy clustering algorithm
Thecanopy clustering algorithmis an unsupervised pre-clustering algorithm, often used as preprocessing step for the K-means algorithm or theHierarchical clustering algorithm.
13樓：
自動確定聚類個數的話，可以參考一下聚類穩定性（Cluster Stability）研究，2023年有個綜述（Clustering Stability: An Overview），說實話這方法有各種問題，但思路總是值得一試的。
作為無監督的聚類演算法，聚類的評價指標都需要用到標籤資訊嗎？
David 9 我來回答最後乙個問題影象聚類方法，牛津大學提出了乙個純神經網路方法，可以看看 初類 自問自答 經過這幾天的學習，如下幾篇文獻的方法挺好的，share it.1 Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis DEC 2 Impr...
練599需不需要高抬指
高抬指僅作為一種單獨的手指力量訓練方式，如果整首曲子高抬指的話會非常難聽，手也會很累，所以彈曲子重要的是彈得好聽，手要自然 不需要。599為車爾尼所寫。他總結了浪漫主義以前的注重指力的鋼琴技巧，同時又指出了手臂重量的重要性，他在 鋼琴理論及演奏大全 指出 彈奏時，手的動作要藏起來，手指不可以抬得比必...
倉鼠可以不需要陽光嗎？
觀天的青蛙 每天定時餵食也是可以穩定生物鐘的，光線也可以用led燈檯燈之類的代替。但是倉鼠需不需要像人一樣利用Sunny合成維生素D，我就不太清楚了。 Emano 雖然倉鼠不是植物不需要曬太陽！但是一定的光線變化，還是有助於規律它的作息的。換個說法，如果長期分不清白天黑夜，還是有可能影響到健康噢。我...