一种常见的解决方法是使用基于重采样的聚类算法,如“平衡K均值算法”(Balanced K-means Algorithm)和“加权K均值算法”(Weighted K-means Algorithm)。
在平衡K均值算法中,对样本进行多次随机抽样,并将每个簇分配给相同大小的子样本,然后对每个子样本进行K均值聚类。最终的聚类结果是所有子样本聚类结果的加权平均值。这种方法可以解决样本大小不均的问题,但可能会降低聚类质量。
在加权K均值算法中,给每个样本赋予一个权重,以反映它的重要性。对于大样本,赋予较小的权重,而对于小样本,则赋予较大的权重。然后,使用加权K均值算法对所有样本进行聚类。这种方法可以针对每个样本的大小进行适当的加权调整,提高聚类质量。
示例代码:
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
samples = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
k = 2
n_samples = 10
clusterer = MiniBatchKMeans(n_clusters=k) for i in range(n_samples): sub_samples = balanced_resample(samples) clusterer.partial_fit(sub_samples)
labels = clusterer.labels_