解析 (1)枚举,由于kmeans一般作为数据预处理,所以k一般不会设置很大,可以通过枚举,令k从2到一个固定的值,计算当前k的所有样本的平均轮廓系数,最后选择轮廓系数最接近于1对应的k作为最终的集群数目; (2)数据先验知识,或者对数据进行简单的分析或可视化得到。
最后结合误差平方和SSE与聚类特征，对多套聚类方案对比后判断合适的K。
以下是确定 K 值的一些方法: 肘部法则(Elbow Method):这种方法是通过计算不同 K 值下的误差平方和(SSE),然后绘制 SSE 与 K 值的关系图。当误差平方和下降速度开始变慢时,可以选择合适的 K 值。 平均轮廓系数(Average Silhouette Coefficient):这种方法是通过计算每个簇的轮廓系数,然后计算平均轮廓系数。平均轮廓...
一般来说,最佳的K值可以通过肘部方法(Elbow Method)、轮廓系数(Silhouette Coefficient)、间隔统计量(Gap Statistic)、交叉验证等方法确定。其中,肘部方法是最常见的技术,通过画出不同K值对应的成本函数(通常是群内平方和)的图表,找到曲线的“肘点”,即成本函数开始下降幅度骤减的点,作为K的选择。 接下来,我们将对如...
本文介绍了几种常用的方法来确定k-means聚类的k值。手肘法是一种直观的方法,通过观察聚类误差的折线图选择合适的k值;轮廓系数综合考虑了簇内的紧密度和簇间的分离度,选择平均轮廓系数最大的k值;Gap统计量通过比较数据集与随机数据集的聚类误差选择合适的k值;网格搜索通过遍历所有可能的k值选择使得聚类误差最小的k值。
k-means聚类算法是一种常用的聚类分析方法,其中k值的选择对聚类结果的准确性和可解释性起着决定性作用。本文将介绍几种常见的k值确定方法,以帮助研究人员在实际应用中选择合适的k值。 二、常见的k值确定方法 1. 手肘法(Elbow Method) 手肘法是一种基于聚类误差平方和(SSE)的评估指标的k值确定方法。该方法通过计算...
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，我们可以结合两种方法来确定最佳K值。
K值确定 法1:(轮廓系数)在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举,令k从2到一个固定值如10,在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解),并计算当前k的平均轮廓系数,最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。
如上图,虚拟出来的数据呈现出三个簇,接下来基于这个虚拟数据,使用拐点法绘制簇的个数与总的簇内离差平方和之间的折线图,确定最终的k值,代码如下: #构造自定义函数,用于绘制不同的k值和对应总的簇内离差平方和的折线图 def k_SSE(X,clusters): #选择连续的K种不同的值 K= range(1,clusters+1) #构建空列...
K-means 的本质是基于欧式距离的数据划分算法，均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响。所以首先要进行归一化处理。另外，离群点或者噪声数据会对均值产生较大的影响，导致中心偏移，因此还需要对数据进行异常点检测。3、K值的确定 聚类数量K值如果人为给定，对于未知数据存在很大的局限性，k值的确定是k-...