可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的,右测原始数据就连在一起,kmeans无法很好的区分,需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1. 随机选取训练数据中的k个点作为起始点 2. 当k值选定后,随机计算n次,取得到最小开销函数值的k作为最终聚类结果,避免随机引起的局部最优解 3. 手肘法选取k值:绘...
我们将通过运行K-Means算法,计算不同K值下的SSE,并绘制SSE随K值变化的曲线,寻找最佳K值。 importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportpreprocessing# 加载数据data=pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk')train_x=data[["2019年国际排名","2018世界...
K_means聚类是我们在无监督学习中常用的一种算法,但有一个很让人头疼的问题就是如何选择k值。在实际业务中,如果根据业务场景明确知道要得到的类数,那就好办了,但很多时候不知道K怎么办呢?下面有三种方法可以用来确定k值,其基本思想还是最小化类内距离,最大化类间距离,使同一簇内样本尽可能相似,不同簇中...
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) kmeans.fit(X) # 计算每个数据点的轮廓系数 score = silhouette_score(X, kmeans.labels_) # 计算整个聚类的 Silhouette 统计量 silhouette_scores.append(score) # 选择具有最大 Silhouette 统计量的 k 值 best_k = k_range[np.argmax(silhouette_score...
我们对预处理后数据.csv中的数据利用手肘法选取最佳聚类数k。具体做法是让k从1开始取值直到取到你认为合适的上限(一般来说这个上限不会太大,这里我们选取上限为8),对每一个k值进行聚类并且记下对于的SSE,然后画出k和SSE的关系图(毫无疑问是手肘形),最后选取肘部对应的k作为我们的最佳聚类数。
变色、佛吉尼亚三个类型，本例的150株鸢尾花样本，即取自这三种类型。因此，此处K-means聚类的K=3...
综上所述,选择合适的K值是K-means聚类中的关键步骤之一。通过综合运用手肘法、轮廓系数法、Gap统计量法和交叉验证法等方法,并结合实际场景和数据特点进行综合考虑,我们可以找到最佳的K值来实现高质量的聚类效果。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等先进工具和技术手段,我们可以更加高效和便捷地完成K-means聚类任务。...
K-means中的K值选择 关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≈sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用...
对于每一个K值,首先运行K-means算法,得到一个群内平方和。 然后,生成一组随机数据,并用相同的K值运行K-means算法。 比较真实数据的群内平方和和随机数据的结果,并计算他们之间的差距(称之为间隔值)。 对于多个K值,重复以上步骤,并选择拥有最大间隔值的K。