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 ...
kmeans.inertia_ 是 KMeans聚类算法中的一个属性,它表示聚类模型的 SSE(Sum of Squared Errors,平方误差和),即所有数据点到其所属簇质心的距离平方和。SSE 是一个衡量聚类效果的指标,其值越小表示聚类效果越好。 在KMeans 聚类算法中,我们的目标是找到 SSE 最小的聚类方案。kmeans.inertia_ 属性返回当前聚类方...
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...
K-means算法简介 K聚类属于非监督学习的一种,主要实现分类功能。算法需要根据数据内部结构将所有样本数据划分成k个类簇,保证同一个类簇内相似度高,不同类簇内相似度低(距离为衡量指标) 算法过程 1、根据经验选择K值,初始化k个类簇中心点 2、为所有样本根据最短距离原则匹配一个类簇中心点 3、为一个类簇重新...
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...
(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...
3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC、DIC等决策;即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个distortion函数对K值的曲线,选择其中的jump点 5.Silhouette法 ...
在K-means聚类中,选择合适的K值至关重要,因为它直接影响到聚类的效果。以下是几种常用的方法,帮助你找到最佳的K值: 1️⃣ 肘部法则 📊:这是最常用的方法之一。通过计算不同K值下聚类结果的平均距离,我们可以找到最佳的K值。随着K值的增加,平均距离会逐渐减小。绘制K值和平均距离的图表,通常会观察到一条"肘形...
在Kmeans算法中最终聚类数量K的选择主要通过两个方法综合判断: Elbow Method 这是一种绘制k值范围的平方和的方法。如果此图看起来像一只手臂,则k是选择的类似肘部的值。从这个肘值开始,平方和(惯性)开始以线性方式减小,因此被认为是最佳值。 上图的最佳K值为3 Silhouette Score Method 这是一种根据数据点与彼此...
我们观察在不同的k值下Calinski-Harabasz分数。完整的代码参见我的github: https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/classic-machine-learning/kmeans_cluster.ipynb首先我们随机创建一些二维数据作为训练集,选择二维特征数据,主要是方便可视化。代码如下:...