¿Agrupación dada distancias por pares con número de grupo desconocido?

Question

Tengo un conjunto de objetos ${O_1, O_2, O_3, ..., O_n}$. He calculado los pares distancias de todos los posibles pares. Las distancias son almacenados en un $n\times n$ matriz $M$, con $M_{ij}$ siendo la distancia entre el $O_i$ e $O_j$. Entonces es natural ver a $M$ es una matriz simétrica.

Ahora quiero realizar el agrupamiento no supervisado a estos objetos. Después de algunas búsquedas, me parece Espectral de la Agrupación puede ser un buen candidato, ya que se ocupa de estos pares de distancia de los casos.

Sin embargo, después de leer atentamente la descripción, me parece inadecuado en mi caso, como requiere el número de categorías, como la de entrada. Antes de la agrupación, no sé el número de clusters. Tiene que ser resuelto por el algoritmo, mientras que la realización de la agrupación, como DBSCAN.

Teniendo en cuenta estos, por favor, me sugieren algunos métodos de agrupamiento que se ajusta a mi caso, donde

1. Los pares distancias están todos disponibles.
2. El número de conglomerados es desconocido.

Answer 1

Hay muchas posibles métodos de agrupamiento, y ninguno de ellos puede ser considerado "el mejor", todo depende de los datos, como siempre:

• Si a usted le gusta usar espectral de la agrupación, pero no se sabe el número de racimos antes de la mano sugiero echar un vistazo a la auto-tuning espectral de la agrupación o algunos métodos para determinar el número de clusters
• Si usted considera que otros algoritmos que puedes intentar:
  • DBScan
  • Óptica
  • Densidad-Link-Agrupación
  • La agrupación jerárquica