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...
K-means聚类效果的好坏直接取决于聚类依据的选择，一般是以专业经验角度，从能反映研究对象的不同方面选择...
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-means聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它的基本思想是通过迭代的方式,将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法的主要步骤包括: 随机选择K个初始质心(中心点)。 计算每个数据点到各个质心的距离,并将每个数据点分配到距离它最近的质心所在的簇中。 更新每个...
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 值的增加,SSE会逐渐降低,但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到 SSE 下降...
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
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,即程序能够基于不同的随机初始中心点独立运行算法10次,并从中寻找SSE(簇内误差平方和)最小的作为最终模型。如果k值较大,则可以适当增大这个值。
K-means算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇。在使用K-means算法时,选择适当的K值对聚类结果的质量和算法的性能至关重要。以下将对选择适当的K值进行详细分析。 基于领域知识和经验 在选择K值时,可以根据领域知识和经验来进行估计。对于一些具体的问题和数据集,可能已经有一定的先验知识或者经验可以...
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...