Агломеративная кластеризация с ограничениями на минимальный и максимальный размер кластеров

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Проблема кластеризации с учетом ограничений по минимальному и максимальному размеру кластеров является достаточно сложной задачей. Хотя существуют ряд систем кластеризации, такие как KMeansConstrained, которые ориентированы на K-средние, задача применения агломеративной кластеризации с аналогичными ограничениями менее распространена.

На сегодняшний день нет широко используемых пакетов в Python, которые бы предоставляли готовую реализацию агломеративной кластеризации с встроенными ограничениями по размеру кластеров. Однако, вы можете рассмотреть несколько подходов и альтернатив:

1. Использование библиотеки scikit-learn:
   Вы можете использовать стандартную реализацию агломеративной кластеризации из scikit-learn и затем самостоятельно пост-обработать полученные кластеры, чтобы отфильтровать те, которые не соответствуют вашим ограничениям по размеру. Это потребует дополнительной логики, но даст вам гибкость в выборе начальной кластеризации.

   Пример кода:

   from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
   import numpy as np
   
   # Ваши данные
   X = np.array([...])
   
   # Применяем агломеративную кластеризацию
   model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0)
   clusters = model.fit_predict(X)
   
   # Фильтруем кластеры по размеру
   min_size = 5
   max_size = 20
   filtered_clusters = [cluster for cluster in np.unique(clusters) 
                       if min_size <= np.sum(clusters == cluster) <= max_size]

2. Пользовательская реализация:
   Если вам нужна полная автоматизация процесса с учетом минимальных и максимальных размеров кластеров, вы можете реализовать собственный алгоритм агломеративной кластеризации. Этот процесс будет включать в себя:

   • Слияние кластеров,
   • Проверку размеров на каждом шаге,
   • Отклонение либо объединение, если есть нарушение ограничений.

3. Пакеты для ограничения кластеров:
   Пакеты, такие как Hierarchical-Cluster-Bound, могут быть адаптированы для решения этой задачи, хотя они и не полностью автоматизированы для агломеративной кластеризации.

4. Обсуждение на форумах:
   Всегда полезно обсуждать вашу конкретную задачу с сообществом на форумах, таких как Stack Overflow, где опытные разработчики могут поделиться своими решениями или предложениями.

Таким образом, хотя в настоящее время нет готовых решений для агломеративной кластеризации с жесткими ограничениями на размеры кластеров, существует ряд стратегий, которые помогут вам добиться желаемого результата с использованием существующих инструментов и немного дополнительного кода.