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？

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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！

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关键词：相关性变量 强相关性 实际业务 硬性要求 聚类效果

k-means聚类的变量是需要独立的，强相关当然不满足其条件。
通过主成分分析可消除变量间相关性。

kuangsir6 发表于 2018-12-16 14:23
k-means聚类的变量是需要独立的，强相关当然不满足其条件。
通过主成分分析可消除变量间相关性。

谢谢你的建议！
不知你有没看过张文彤的书，算是比较资深的学者，spss 统计分析高级教程，他在介绍K-means理论时有提到要避免相关性变量，也有说到你所说的处理方法。但他也从中写到强相关变量同时进入聚类分析，有时是人们所需要这样做的，书中的案例也完全没有排除强相关变量，给出了案例的分析的结论。
我就在想，是否在某些分析中，可以不排除强相关变量？

万木青 发表于 2018-12-16 14:43
谢谢你的建议！
不知你有没看过张文彤的书，算是比较资深的学者，spss 统计分析高级教程，他在介绍K-mea ...

k-means聚类的条件就是：变量间是独立的。