从理论依据、专业经验入手，确定聚类个数K值。可以唯一指定一个K值，也可以指定K值的范围，然后采用遍历的...
K值选取 在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举,令k从2到一个固定值如10,在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解),并计算当前k的平均轮廓系数,最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。 实际应用 下面通过例子(R实现,完整代...
11):# K值从2开始kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(train_x)score=silhouette_score(train_x...
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...
K-means中K值的选取 以下博文转自:https://blog.csdn.net/qq_15738501/article/details/79036255 感谢 最近做了一个数据挖掘的项目,挖掘过程中用到了K-means聚类方法,但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数,所以,我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数,也就是对数据...
在K-means聚类算法中,确定最优的K值是至关重要的。一般来说,最佳的K值可以通过肘部方法(Elbow Method)、轮廓系数(Silhouette Coefficient)、间隔统计量(Gap Statistic)、交叉验证等方法确定。其中,肘部方法是最常见的技术,通过画出不同K值对应的成本函数(通常是群内平方和)的图表,找到曲线的“肘点”,即成本函数开始...
正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈...
K值确定 法1:(轮廓系数)在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举,令k从2到一个固定值如10,在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解),并计算当前k的平均轮廓系数,最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。
(1)n_clusters:k值 (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...