轮廓系数法确定最佳的k值 由上图可以看出当k=3值轮廓系数达到最大值,此时的聚类效果最好,因此k应该选择3。 可以看一下当k=3时聚类中心与样本点的分布情况,选取的聚类中心还是挺准确的。因为是模拟产生的数据,所有聚类效果异常的好,但是在实际的应用中一般不会有这么好的聚类效果 的。 聚类中心与样本点的分布图...
其基本流程是：首先，随机初始化k个聚类中心，计算每个数据点到这些中心的距离；接着，将数据点分配到最近的中心；然后，根据新分配的点重新计算每个类别的中心；最后，重复这个过程，直到达到预设的停止条件。选择合适的k值是关键，常用的策略包括肘部法则和轮廓系数法。肘部法则是通过观察损失值（如误差平方...
实际上,一开始是很难确定聚类数的,下图的两种聚类数似乎都是可行的: 但是,也存在一种称之为肘部法则(Elbow Method)的方法来选定适当的K值: 上图曲线类似于人的手肘,“肘关节”部分对应的 K 值就是最恰当的 K 值,但是并不是所有代价函数曲线都存在明显的“肘关节”,例如下面的曲线: 一般来说,K-Means 得到...
kmeans聚类,肘部法确定聚类个数 代码对数据先进行归一化 kmeans聚类,肘部法确定聚类个数 代码对数据先进行归一化然后聚类 可设定聚类个数范围,根据肘部法选择合适的聚类个数 可求得每类的具体数据 matlab代码,备注清楚,更改为自己的数据和要求即可 ID:8750705318262195...
如下那个表述是正确的?选出所有正确的选项。 A、既然K-means算法是无监督学习算法,所以不会过拟合数据,因此聚类的类别越多越好。 B、对于一些数据集来说,“正确的”K值(簇的数量)是不确定的,因此人类专家需要根据数据的特性去确定K值。 C、如果担心K-
A.正确 B.错误 点击查看答案