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 ...
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...
在K-means聚类算法中,选择合适的K值(即聚类的数量)是一个重要且复杂的问题。以下是一些常用的方法来确定K值: 肘部法则(Elbow Method): 基本思想:通过计算不同K值下的误差平方和(SSE),然后绘制SSE与K值的关系图。当SSE下降速度开始变慢时,对应的K值即为肘部点,通常选择该点作为最佳的K值。 示例代码(Python): ...
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...
我们通过肘部法则和轮廓系数法两种方式来选择K-Means算法中的最佳K值: 肘部法则:直观地通过SSE的下降趋势选择拐点位置。 轮廓系数法:通过衡量每个样本的聚类效果,选择使轮廓系数最大的K值。 这两种方法各有优缺点,肘部法则更直观,但在某些数据集上拐点不明显。轮廓系数法更为定量,但计算复杂度相对较高。在实际应用中...
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...
(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...
【机器学习】Kmeans如何选择k值 确定K 值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的 K 值可能会产生不同的聚类结果,因此选择合适的 K 值非常重要。 以下是一些常见的方法来选择 K 值: 手肘法:该方法基于绘制聚类内误差平方和(SSE)与 K 值之间的关系图。随着 K...
百度试题 结果1 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 A. 随机拔取 B. 手肘法 C. 密度分类法 D. 大腿法 相关知识点: 试题来源: 解析 BC 反馈 收藏
肘部方法是一种直观的方法,用于确定最佳的聚类数K。该方法涉及多次运行K-means算法,每次使用不同的K值,并计算每个K值的总群内平方误差(SSE)。SSE定义为各点到其相应中心点的距离的平方和。 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。