K 表示具有固定中心您好，有没有一种方法可以计算数据集的 k 均值，但有一些预先定义的中心？也就是说，我有以下随机数据，想要找到 k=3 个中心，但其中 2 个中心已经固定在给定位置。JMP 14.2.0 中是否存在该功能？谢谢！
要点：
| 标签 | X | 是 |
| 要点1 | 3 | 3 |
| 要点2 | 4 | 4 |
| 要点3 | 6 | 6 |
| 要点4 | 50 | 30 |
| 要点5 | 60 | 60 |
| 第6点 | 70 | 90 |
| 第7点 | 90 | 90 |
| 要点8 | 99 | 99 |
| 第9点 | 101 | 101 |
| 要点10 | 102 | 102 |
如果这两个中心已经定义，则找到第三个簇：
分析点的常规输出工作正常并优化了 3 个簇，但没有考虑所需的固定簇：
消费者和市场研究回复：K 表示具有固定中心你好@AvgRegression52 ,
很高兴听到这个技巧似乎对你很有效！ 是的，由于操纵频率/权重来控制前两个质心位置，因此最后第三个质心位置可能会受到此变化的影响。
没问题，我不想打扰，我现在更好地理解为什么你想保留 2 个质心，这听起来像迭代 K 均值聚类（或带约束的 K 均值聚类）：能够对新的观察结果进行聚类已经存在的集群（例如，来自之前的分析）和新创建的集群（如果需要）。 我已经在 StackOverflow 上看到过类似的问题，这就是为什么我对上下文有点好奇。
感谢您的解释！
一切顺利，回复：K 表示具有固定中心谢谢@Victor_G ，提升的频率似乎适合我的用例！在经过处理的第三个聚类位置上获取的点，因为现实世界的数据并不像样本那样明显。
抱歉，我无法分享实际数据或具体细节，但主要数据集中在客户支持网络上。目前，我们在洛杉矶等特定城市拥有多个设施，并希望靠近所有服务点。然而，我们今天已经在 2 个地点拥有房地产，并且正在调查第三个地点，因此有几种不同的情况：
1) 如果我们放弃所有当前属性，我们将把所有 3 个新属性重新安置在哪里（k 均值可以吗）？
2) 如果我们保留现有的 2 个地点，那么第三个房产的理想位置在哪里？
3) 如果在理想位置没有房产，哪里有土地可供出售，以及与示例 2 相比，该位置“不太理想”多少？
回复：K 表示具有固定中心你好@AvgRegression52 ,
对于像 K-Means 这样的无监督算法来说，你的想法似乎是违反直觉的，因为你似乎已经有了关于不同集群/组的先验信息。出于好奇，为什么要更改 K-Means 算法找到的质心的位置？
可能有一种解决方法可以得到您期望的结果：
- 在数据表中，使用您希望为这两个质心设置的 X 和 Y 值（在示例中为 [5,5] 和 [100,100]）创建两个新行（“质心 1”和“质心 2”）。
- 然后，创建一个数字列“Weight”，其中所有先前的观测值都处于较低值（例如：1 或更低），并且新添加的 2 个“centroïds”行具有非常大的值（例如：1000000 或更大） 。
- 然后，在启动 K-Means 分析平台时，使用 X 和 Y 作为“Y，列”，并使用“Freq”或“Weight”中的新列“Weight”来偏置质心位置。 启动具有 3 个集群（或您喜欢的任何数字）的 K-Means。
这样，两个新添加的行将比表中的其他行“人为”地具有更高的频率（或重要性），并且其中两个聚类中心将严重偏向于尽可能接近这些行的坐标两个质心行坐标（参见捕获“Biased_K-Means”）。
请格外小心地使用此解决方法，因为最后一个聚类中心位置可能会受到此过程的影响，它取决于维度中点的分布：在您的示例中，三个聚类定义明确且相距较远，因此添加了更多频率/权重到两个新的“质心”坐标值（位于 X 和 Y 分布的极端）不会影响第三个聚类质心的位置（“中间”）。
如果您想查看的话，数据表示例还附有“有偏差的”K-Means 脚本。
我希望这个解决方法能够帮助你，
