可以选择平均轮廓系数最大的 K 值。 交叉验证法(Cross-Validation):这种方法是通过将数据集分为训练集和测试集,然后使用不同的 K 值进行训练和测试,最终选择测试结果最好的 K 值。 在选择 K 值时,需要根据具体的业务场景和数据特点来决定。同时,需要注意的是,K-means 聚类算法对初始化值和簇形状敏感,因此可能...
确定K-means算法中的最优K值是一项挑战性的任务,它涉及多种策略的结合。通过多种方法的比较与对实际问题的理解,我们可以找到一个有意义的K来获得最佳的聚类效果。 相关问答FAQs: 1. K-means聚类算法中的K值对结果有何影响? K-means聚类算法中的K值代表着要将数据分成的簇的数目。K值的选择对聚类结果有着重要影响。
K-means聚类的基本思想是，在指定聚类个数K的情况下，从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点...
① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据...
一般来说,K-Means 得到的聚类结果是服务于我们的后续目的(如通过聚类进行市场分析),所以不能脱离实际而单纯以数学方法来选择 K 值。在下面这个例子中,假定我们的衣服想要是分为 S,M,L 三个尺码,就设定 K=3 ,如果我们想要 XS、S、M、L、XL 5 个衣服的尺码,就设定 K=5 : ...
使用k-means聚类时如何确定k? 我一直在研究k-means聚类,有一点不清楚你是如何选择k的值的。这只是一个试验和错误的问题,还是还有更多的问题?慕雪6442864 浏览2035回答3 3回答 幕布斯7119047 您可以最大化贝叶斯信息准则(BIC):BIC(C | X) = L(X | C) - (p&...
K-means通常被称为劳埃德算法,这在数据聚类中是最经典的,也是相对容易理解的模型。算法执行的过程分为4个阶段。 1.首先,随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。 2.然后,对于根据每个数据的特征向量,从K个聚类中心中寻找距离最近的一个,并且把该数据标记为这个聚类中心。
k-means聚类算法的R语言实现 K-means算法假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下:(1)随机选择c个类的初始中心; (2)在第n次迭代中,对任意一个样本,求其到每一个中心的距离,将该样本归到距离最近的中心所在的类; (3)更新该类的中心值,一般利用均值、中位点等方法; (4
“人以类聚,物以群分”,在大千世界中总有那么一些人,性格爱好、行为习惯比较相近,我们就会把他们归为一类人,这就是我们人脑自动进行的一个聚类(归类)。 在数据分析中,我们也经常拿数据来进行K-Means聚类,用来进行一些分析,K-Means聚类可能大家都会,但是如何科学的决策聚类簇数,这一直是聚类的一大难题。今天就来...