k-means的缺陷之一就是需要自己指定需要分类的族数,也就是代码中的n_clusters,选择超参数的过程中,可以使用kmeans.inertia_值作为评估标准,其值越小越好。 可视化 ''' 6、可视化 '''# 使用T-SNE算法,对权重进行降维,准确度比PCA算法高,但是耗时长tsne=TSNE(n_components=2)decomposition_data=tsne.fit_transfo...
可以使用成熟的中文分词工具,如jieba分词库。 确保使用足够大且具有代表性的文档集合进行IDF值计算,可以通过增加文档数量或者选择更具代表性的文档集合来改进。 尝试不同的聚类算法,如K-means、层次聚类、DBSCAN等,并根据实际情况选择最适合的算法。可以根据数据类型和问题场景进行对比实验,评估各个算法的聚类效...
在使用 K-means 聚类时,确定 K 值是一个重要的问题。K 值表示将数据集分为多少个簇。以下是确定 K 值的一些方法: 1. 肘部法则(Elbow Method):这种方法是通过计算不同 K ...
下图利用了UCI上葡萄酒的数据集wine.data，然后用sklearn库中自带的k-means算法对K值的选取进行了可视化...
KMeans是一种经典的聚类算法,用于将数据集划分为不同的簇。它通过迭代的方式,将数据点归类到距离最近的簇中心,直到达到预定的停止条件。 KMeans聚类图可以帮助我们更好地理解数据集的内在结构和模...
在使用 K-means 聚类时,确定 K 值是一个重要的问题。K 值表示将数据集分为多少个簇。以下是确定 K 值的一些方法: 肘部法则(Elbow Method):这种方法是通过计算不同 K 值下的误差平方和(SSE),然后绘制 SSE 与 K 值的关系图。当误差平方和下降速度开始变慢时,可以选择合适的 K 值。