观察曲线的“肘部”位置。随着K值的增加，SSE会逐渐减小，但在某个点后，SSE的下降幅度会显著减缓，这个...
我们将对不同的K值执行K-Means聚类,并记录每次的SSE。 # 存储不同K值的SSEsse_list=[]k_values=range(1,11)# 尝试1到10个聚类forkink_values:kmeans=KMeans(n_clusters=k,random_state=0).fit(data)sse_list.append(kmeans.inertia_)# 记录SSE# 绘制SSE曲线plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(k_v...
收敛曲线是指 k-means 算法在迭代过程中,簇内样本点的平均距离或者簇中心的移动距离随迭代次数的变化曲线。通常来说,收敛曲线会随着迭代次数的增加而逐渐趋于稳定,从而判断算法是否收敛及收敛速度如何。 三、计算收敛曲线的方法与工具 1. 收敛曲线的计算方法 在k-means 算法中,常用的收敛曲线计算方法包括计算样本点到...
你会发现这种模式,它的畸变值会迅速下降,从 1 到 2,从 2 到 3 之后,你会在 3 的时候达到一个肘点。在此之后,畸变值就下降的非常慢,看起来就像使用 3 个聚类来进行聚类是正确的,**这是因为那个点是曲线的肘点,畸变值下降得很快,? = 3之后就下降得很慢,那么我们就选? = 3。**当你应用“肘部法则...
当应用“肘部法则”时,遇到类似上图,这将是一种用来选择聚类个数的合理方法,但是“肘部法则”并不常用的原因是在实际运用到聚类问题上时,往往最后会得到一条看上去相当模糊的曲线,如下图: 观察上图,看不到某个突出的点,看上去J值是连续下降的,所以这样并不能确定拐点合适的位置,这种情况下用“肘部法则”来选择...
step3 画出WCSS值随着k值变化的曲线 step4 一般来说WCSS值应该随着K的增加而减小,然后趋于平缓,选择当WCSS开始趋于平衡时的K的取值.上图中可以选择6-10之间的值作为k值. 4 代码实现 4.1 样例数据分布 我们使用python生成我们的数据代码如下: fromclustering__utilsimport*x1,y1,x2,y2=synthData()X1=np.array...
AUC被定义为曲线下的面积,AUC在0.5到1之间 (之所以大于0.5是因为几乎不存在一个模型还不如猜的准)曲线面积越大越好即对于分类器而言,AUC越大越好 从sklearn.metrics import roc_auc_score 导入AUC计算,只需要传入参数是(Y真实值,Y预测值) 2.在树的可视化的时候,由是否满足根特征的条件分为True和False 样本数...
为此，在sklearn中使用random_state参数来实现控制，确保每次生成的初始质心都在相同位置，甚至可以画学习曲线来确定最优的random_state参数。一个random_state对应一个质心随机初始化的随机数种子。如果不指定随机数种子，则sklearn中的K-Means并不会只选择一个随机模式扔出结果，而会在每个随机数种子下运行多次，并...
正态分布概率密度曲线的绘制 《精通Excel数据统计与分析》习题7.3讲评 3355 1 6:06 App SPSS 如何解决图表中的字符串变量显示不全? 758 -- 17:13 App 区间估计的计算 习题9.3讲评 《精通Excel数据统计与分析》 2329 -- 14:32 App 多元统计 5系统聚类——对二元变量的聚类 8010 4 2:03:22 App SPSS 图...
主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 原创文章，转载请说明出处 文章...