关于参与k-means聚类的变量是否必须排除强相关性变量的讨论？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

不少书籍在介绍K-means算法时强调到变量会对结果有较大影响，而有一些案例中却直接使用于强相关性的变量，个人理解，引入强相关性变量对变量的重要性的确会有影响，但对聚类效果应该是能强化区分度的作用
在实际业务场景中有不少变量是有较强相关性，而一旦将它们排除，所剩的变量特征却很少，关于这个算法的应用，业界是否有硬性要求参与聚类的变量不能有强相关性？请专家解答一下这种情况，如果有书籍论刊比较全面讲到该问题，不防推荐推荐！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：相关性变量 强相关性 实际业务 硬性要求 聚类效果