聚类分析：校正具有负轮廓宽度的观察结果

Question

我正在尝试在包含具有每年频率的时间序列数据的数据集（~1000 系列）中查找模式。一些示例数据：

         V1     V2     V3     V4     V5     V6     V7     V8     V9    V10    V11    V12    V13    V14    V15    V16    V17    V18
1 1.0000 0.6154 0.0000 0.0769 0.0000 0.0000 0.0000 0.2308 0.6923 0.6923 0.6923 0.6923 0.6923 0.3846 0.3846 0.0769 0.0769 0.0769
2 1.0000 0.8354 0.5274 0.4451 0.4604 0.4634 0.4543 0.2195 0.0976 0.1159 0.0793 0.0000 0.0152 0.0305 0.0305 0.0335 0.0915 0.0152
3 0.9524 0.8571 0.2381 0.1429 0.6667 1.0000 1.0000 0.1905 0.4286 0.3810 0.3810 0.5714 0.0952 0.1905 0.0000 0.0000 0.0952 0.8571
4 0.9200 1.0000 0.6000 0.4000 0.0000 0.4200 0.3600 0.4400 0.4200 0.3200 0.4800 0.6400 0.5200 0.5200 0.5200 0.5400 0.4800 0.7800
5 0.8372 1.0000 0.7209 0.7907 0.6279 0.6047 0.6047 0.6279 0.5349 0.4419 0.4419 0.2791 0.4419 0.2326 0.1860 0.1860 0.1860 0.0000
6 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.6154 0.6154 0.6154 0.6154 1.0000

请注意，数据已标准化，因为我想根据相似的形状对时间序列进行聚类。我认为聚类分析是一种合适的分析，我尝试使用以下函数对时间序列进行聚类：

a <- factoextra::eclust(Normalized_df, FUNcluster = "kmeans", nstart = 25, k.max = 5)

但是，我有几个观察结果具有负的轮廓宽度。有没有办法纠正这些作业？例如，如果值 sil_width 为负数，则将观测值放在邻居簇中。可以在下面找到一个示例。

cluster neighbor    sil_width
    1       1        3 -0.001258464
    2       1        3 -0.004661913
    3       1        4 -0.010083277
    4       1        4 -0.012569472
    5       1        3 -0.012793575
    6       1        4 -0.013089868
    7       1        5 -0.013346165

动机是纠正这些观察结果，以增加集群的平均轮廓宽度。

如有任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

将具有负轮廓的点移动到另一个集群可能会减少该集群中其他点的轮廓。不显而易见如何进一步改进结果，并且 a) 最佳解决方案可能包含负 Silhouette 值，并且 b) 可能不可能找到一个只有正值的解决方案。最后但同样重要的是，c) 它不再是 k 均值聚类结果 - 一些点将不再分配给最接近的均值。

核心原因是每个集群内的分数是平的。将一个点移到另一个集群会改变他们所有的分数。

聚类分析：校正具有负轮廓宽度的观察结果

Cluster Analysis: correcting observations with negative silhouette width

cluster-analysis

k-means

silhouette