问题描述
我正在尝试在人体关节的人体姿势数据集上使用来自 faiss 的 KMeans 聚类。我有 16 个身体部位，所以尺寸为 32。关节在 0 和 1 之间的范围内缩放。我的数据集包含约 900.000 个实例。正如 faiss (faiss_FAQ) 所提到的：
根据经验，超过 20 次迭代和 1000 * k 个训练点后，k 均值量化器没有持续改进
将此应用于我的问题，我随机选择 50000 个实例进行训练。因为我想检查 1 到 30 之间的多个簇 k。
现在我的“问题”：
随着集群数量的增加，惯性直接增加（x轴上的n_cluster）：
我尝试改变迭代次数、重做次数、详细和球形，但结果保持不变或变得更糟。我不认为这是我实施的问题；我在一个带有 2D 数据和非常清晰的集群的小示例上对其进行了测试，并且成功了。
是数据聚集不好还是我遗漏了另一个问题/错误？也许值在 0 和 1 之间缩放？我应该尝试另一种方法吗？
解决方法
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