“肘部”观察法:K-menas模型最终期望所有数据点到其所属的类簇距离的平方和趋于稳定,可以通过观察这个数值随着K的走势来找出最佳的类簇数量。 理想条件下,这个折线在不断下降并且趋于平缓的过程中会有斜率的拐点,意味着从这个拐点对应的K值开始,类簇中心的增加不会过于破坏数据聚类的结构。 如上图,类簇数量为1或...
X为: 随着K的增加,纵轴呈下降趋势且最终趋于稳定,那么拐点肘部处的位置所对应的k值,不妨认为是相对最佳的类聚数量值。
百度试题 题目K-means确定K值可以使用 A.轮廓系数B.肘部法C.F1D.ROC相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏
使用肘部法确定k-means均值的k值 2019-10-23 11:07 −... 昕友软件开发 0 2589 K-means聚类算法 2019-12-03 20:47 −1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码 输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中...