在K-means聚类中,K值的选取需要通过特定方法确定: - **A. 随机选取**:K-means的初始聚类中心可能随机选择,但K值本身不能随机确定,否则会导致结果不稳定或偏离实际需求,因此错误。 - **B. 手肘法**:通过计算不同K值对应的总样本到聚类中心的距离平方和(SSE),绘制曲线并观察拐点(形如“手肘”)来确定最佳K值...
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
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。 k与SSE的关系图如...
K-Means算法中k值及初始类簇中心点的选取 技术标签: 机器学习1 k值的选择 手肘法 手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors,误差平方和), 其中,Ci是第i个簇,p是Ci中的样本点,mi是Ci的质心(Ci中所有样本的均值),SSE是所有样本的聚类误差,代表了聚类效果的好坏。 手肘法的核心思想是:随着聚类数k的...
K值的确定一直是KMeans算法的关键,而由于KMeans是一个非监督式学习,因此没有所谓的“最佳”K值。但是,从数据本身的特征来讲,最佳K值对应的类别下应该是类内距离最小化并且类间距离最大化。有多个指标可以用来评估这种特征,比如平均轮廓系数、类内距离/类间距离等都可以做此类评估。基于这种思路,我们可以通过枚举法...
K-Means聚类最优k值的选取 大纲:1. 手肘法2. 轮廓系数法1. 手肘法1.1 理论手肘法的评价K值好坏的标准是SSE(sum of the squared errors) SSE=\sum_{p∈C_i}^{}|p−m_i|^2\\ 其中 C_i 代表第 i 个簇, p 是C_i簇里的… 三三发表于机器学习 K-means算法最优k值的选取方法 主要参考博文: htt...
KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
百度试题 结果1 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 A. 密度分类法 B. 手肘法 C. 大腿法 D. 随机选取 相关知识点: 试题来源: 解析 A 密度分类法 B 手肘法 反馈 收藏