如何实现正负数据分簇聚类？K-means定制难题求解

1. 针对该数据的最优聚类方法选择 #

没有绝对的最优方法，需根据数据的簇形态和需求选择：

• K-means：如果数据呈现凸形簇结构，K-means依然是高效且易实现的选择。注意先对特征做标准化（StandardScaler），因为它基于欧氏距离，特征尺度差异会影响结果。
• DBSCAN：如果数据存在不规则形状的簇，或者有噪声点，DBSCAN更合适。它基于密度划分簇，不需要预先指定簇数，能自动识别噪声，对正负值特征的兼容性很好。
• 层次聚类（Agglomerative Clustering）：适合需要可视化簇层级关系的场景，同样支持自定义距离度量，对非凸簇也有不错的效果，无需预先设定簇数。

2. 确保正负第一坐标样本不共簇的可行方案 #

方案一：预拆分后独立聚类 #

这是最直接且易实现的方案：

• 先将数据按第一坐标的符号拆分：
  • 组A：第一坐标 < 0 的样本
  • 组B：第一坐标 > 0 的样本
  • 对于第一坐标 = 0 的样本，可根据业务需求归到其中一组，或单独作为一个簇
• 分别对组A和组B执行聚类（比如用你熟悉的K-means，或上述其他方法）
• 最终的簇就是两组各自的簇集合，从根源上避免跨符号样本同簇

方案二：自定义距离度量的约束聚类 #

如果希望用单一聚类流程实现，可以通过修改距离函数强制跨符号样本的距离极大化：

• 自定义距离规则：
  • 若两个样本的第一坐标符号不同，将它们的距离设为一个远大于同符号样本距离的数值（比如1e9）
  • 若符号相同，使用常规距离（如欧氏距离）
• 选择支持自定义距离的聚类算法，比如层次聚类（sklearn.cluster.AgglomerativeClustering支持传入自定义距离函数），或者使用支持自定义距离的K-means替代实现

方案三：约束聚类算法 #

可以使用带实例级约束的聚类算法，比如COPKMeans（Constrained K-means），通过设置必不链接约束，强制第一坐标正负的样本不能被分到同一簇。不过这种方法需要额外的库支持，实现复杂度高于前两种方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sneha B