K-means 更像是一种数据简化技术。 如果事先不知道真正的标签(如您的情况),则K-Means clustering可以使用 Elbow Criterion 或 Silhouette Coefficient 进行评估。 肘部判据法: elbow 方法背后的想法是在给定数据集上针对一系列 k 值(num_clusters,例如 k=1 到 10)运行 k 均值聚类,并为每个 k 值计算总和平方误...
When using K-means Clustering, you need to predetermine the number of clusters. As we have seen when using a method to choose ourknumber of clusters, the result is only a suggestion and can be impacted by the amount of variance in data. It is important to conduct an in-depth analysis ...
如果事先不知道真正的标签(如您的情况),则K-Means clustering可以使用 Elbow Criterion 或 Silhouette Coefficient 进行评估。 肘部判据法: elbow 方法背后的想法是在给定数据集上针对一系列 k 值(num_clusters,例如 k=1 到 10)运行 k 均值聚类,并为每个 k 值计算总和平方误差 (SSE)。 之后,为每个 k 值绘制...