我有一组包含 50 个特征（c1、c2、c3 ...）的数据，行数超过 80k。
每行包含标准化数值（范围 0-1）。它实际上是一个标准化的虚拟变量，其中一些行只有很少的特征，3-4（即如果没有值则分配 0）。大多数行大约有 10-20 个特征。
我使用 KMeans 对数据进行聚类，结果总是产生一个包含大量成员的集群。经过分析，我注意到少于 4 个特征的行往往会聚集在一起，这不是我想要的。
有没有办法平衡集群？
它不是 k 均值的一部分客观的产生平衡的簇。实际上，具有平衡簇的解决方案可能很糟糕（仅考虑具有重复项的数据集）。 K 均值最小化平方和，将这些对象放入一个簇中似乎是有益的。
您看到的是对稀疏、非连续数据使用 k 均值的典型效果。编码分类变量、二元变量和稀疏数据不太适合 k 均值使用means。此外，您可能还需要仔细权衡变量。
现在有一个修补程序可能会改善您的结果（至少感知到的质量，因为我认为这不会让他们统计上更好）的方法是将每个向量标准化为单位长度（欧几里得范数 1）。这将强调具有很少非零条目的行。您可能会更喜欢这些结果，但它们更难解释。
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