k-means聚类算法一定要指定聚类个数吗 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法，可以摆脱手工指定k值。实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的，也就是说需要一个参照。不需要制定聚类个数的聚类算法，例如：DBSCAN
如何使用sklearn k-mean对数据进行聚类分析
spss中k-means聚类的操作方法
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
K-means聚类算法中的K如何确定？ 泻药，可以参考下R语言使用最优聚类簇数kmean、k-medoids聚类进行客户细分案例原文链接：http：//tecdat.…
如何对用户进行聚类分析？ 图片来源：http：//www.exegetic.biz/blog/2015/10/monthofjulia-day-30-clustering/ 如上图，数据可以被分到红。https：// archive.ics.uci.edu/ml/ datasets/Online+Retail# 。
聚类算法的每个簇中对象个数相同吗 是否可能取决于你的算法是如何实现的。建议你看看weka和matlab的km算法实现。聚类数小于k的原因是聚类过程中出现空簇，如果没有特殊的处理，这个问题是无法在后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的，出现空簇就直接将空簇删除；而matlab的km有一个参数用于解决聚类数小于k的问题，例如直接选择最远离聚类中心的点作为一个新的簇。
