K-means聚类的基本思想是，在指定聚类个数K的情况下，从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点...
(2)init:初始值选择方式,可选值:'k-means++'(用均值)、'random'(随机)、an ndarray(指定一个数组),默认为'k-means++'。 (3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改,即程序能够...
通常情况下，建议聚类个数为3~6个比较好，SPSSAU默认聚类个数为3，本案例，预设将300名选手分为高、中、低3个类别，所以选择默认聚类个数3即可。因为K均值聚类是根据距离进行类别判断，所以需要消除量纲（单位）的影响，SPSSAU系统默认对聚类数据进行【标准化】处理，如果不需要进行标准化处理，可以选择取消勾选。同...
SSE 是一个衡量聚类效果的指标,其值越小表示聚类效果越好。 在KMeans 聚类算法中,我们的目标是找到 SSE 最小的聚类方案。kmeans.inertia_ 属性返回当前聚类方案的 SSE 值,因此我们可以通过计算不同 K 值下的 SSE 值来选择最佳的 K 值,以达到最优的聚类效果。 diffs = np.diff(sse_list) np.diff() 函数...
对kmeans聚类如何选择k 下述提及方法均以k-means算法为基础, 不同聚类方法有不同的评价指标,这里说说k-means常用的两种方法 1、肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程...
首先,选择一系列的K值进行尝试,比如从1到10。 然后,对于每一个K值,执行K-means算法并计算SSE。 接着,将K值表示在横轴上,将对应的SSE值表示在纵轴上,画出折线图。 最后,观察折线图中的拐点,也就是“肘点”,可以认为在肘点之后增加聚类数K所带来的SSE降幅变得不那么明显,因此选择该点作为K的值。
K-Means的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，所以可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。前面讲过，Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，是否可以使用Inertia来作为聚类的衡量指标呢？「肘部法（手肘法）认为图3的拐点就是k的最佳值」手肘法核心思想：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的...
K-means聚类:如何选择最佳K值? 在K-means聚类中,选择合适的K值至关重要,因为它直接影响到聚类的效果。以下是几种常用的方法,帮助你找到最佳的K值: 1️⃣ 肘部法则 📊:这是最常用的方法之一。通过计算不同K值下聚类结果的平均距离,我们可以找到最佳的K值。随着K值的增加,平均距离会逐渐减小。绘制K值和平均...
2.确定聚类的簇数k -根据业务需求、先验知识或者通过一些评估方法来确定要将数据聚成多少个类簇。例如,在对客户进行细分时,可能根据市场调研或业务经验确定将客户分为3类(如高价值客户、中等价值客户、低价值客户),这里的3就是k的值。 3.初始化聚类中心 -随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。这k个点将作为各...