我们尝试以花瓣长短,花萼长短对150株鸢尾花进行聚类,先要求JASP通过算法做智能化的判断,大家看下方的肘部图: 此图y轴为总组内平方和x轴为聚类数,可用于最佳聚类数的确定。 大家看BIC最小时的聚类数应该在3类、4类、5类,JASP选定是聚成5类时有最小的BIC,因此是按K=5来输出相关结果的。 仔细观察,其实在3类...
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在使用Kmeans算法进行聚类时,可以利用肘部原理观察___折线图来选择k值。 A. 迭代次数 B. 兰德指数 C. 轮廓系数 D. 欧式距离
在使用 Kmeans 算法进行聚类时,可以利用肘部原理观察 _ 折线图来选择 k 值。A.迭代次数B.兰德指数C.轮廓系数D.欧式距离
: 搜了搜肘部法则,指的是SSE-k图上下降最快的点,但是肉眼看怎么也不可能是18,估计就是3或者5。(理论上也是如此:从1到18画一条线,根据拉格朗日中值定理,这条线下肯定有一点斜率等于这条直线,而这条直线的斜率的绝对值显然大于18那个位置) 其实看看那个分类结果也能看出端倪:如果真的聚类成功,说明不同的点(具...
K均值聚类要求事先给出聚类个数K,或你需要对K有一定的认知。SPSS操作时允许用户直接指定K,但是没有配套的可视化图形辅助判断聚类是否合适。 JASP提供了肘部图,有助于我们理解聚类个数K。 以著名的鸢尾花数据为例,大家有需要的后台回复【鸢尾花】三个字或许下载链接。