给定一个合适的类簇指标,比如平均半径或直径,当k小于真实聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对...
K-means算法(K均值聚类算法)是一种动态聚类方法,由James MacQueen于1976年提出,但算法本身思想就已经由Stuart Lloyd于1957年给出。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇(cluster),以使簇内具有较高的相似度,相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行[17]。它与处理混合正态分布...
K-means算法(K均值聚类算法)是一种动态聚类方法,由James MacQueen于1976年提出,但算法本身思想就已经由Stuart Lloyd于1957年给出。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇(cluster),以使簇内具有较高的相似度,相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行[17]。它与处理混合正态分布...