其基本思想是通过计算不同 k 值下的总误差平方和(SSE),绘制 SSE 随 k 值变化的曲线,当曲线出现“肘部”时,对应的 k 值即为最佳选择。SSE 随 k 值增加而递减,当 k 值达到某个临界点后,SSE 的减小速度明显减缓,这个临界点对应的 k 值就是肘部。 肘部法的步骤如下: 运行k-means 算法,令 k 从 1 取...
我们期待得到的是一个这样的曲线: 在图中,我们的肘部在k=2的位置,畸变值迅速下降,到达2之后趋于平缓,所以我们的最佳K值为2。 事实证明,手肘法并不是那么的常用,原因之一是在实际运用到聚类问题上时,我们往往会得到这样的一条曲线: 或者是这样的曲线: 或者是更平缓的曲线,对于这样肘部非常模糊的曲线,我们很难去...
使用TF-IDF进行特征词的选取,下图是中心点的个数从3到80对应的误差值的曲线: 从上图中在k=10处出现一个较明显的拐点,因此选择k=10作为中心点的个数,下面是10个簇的数据集的个数。 {0: 152, 1: 239, 2: 142, 3: 61, 4: 119, 5: 44, 6: 71, 7: 394, 8: 141, 9: 93} 簇标签生成 聚类...
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...
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...
肘部法是一种常用的选择 k 值的方法。其基本思想是通过计算不同 k 值下的总误差平方和（SSE），绘制 SSE 随 k 值变化的曲线，当曲线出现“肘部”时，对应的 k 值即为最佳选择。SSE 随 k 值增加而递减，当 k 值达到某个临界点后，SSE 的减小速度明显减缓，这个临界点对应的 k 值就是肘部。肘部法的步骤...
答:超参,以K为横坐标,K-means的结果为纵坐标,得到一调递减的函数曲线,通过观察函数曲线在那个段放缓转变得最厉害,对应的横坐标就是哪个合适的K值。 可以做的事情 对用户进行分层 %matplotlib inline import pandas as pd import sklearn import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data_offer = pd...
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...
当K=5时,存在一个拐点,像人的肘部一样,当k<5时,曲线极速下降,当K>5时,曲线趋于平稳,拐点即为K的最佳取值。 2. 间隔统计量(gap statistic) 手肘法则是强依赖经验的方法,而gap statistic方法则不强依赖经验,只需要找到最大gap statistic 所对应的K即可,我们继续使用上面的损失函数,当分为K组时,对应的损失函...
图25 MLP训练、测试损失曲线 图26 MLP评价指标 05 树叶数据集分类结果 5.1 KNN 使用KNN模型进行分类,由于树叶数据集相比于鸢尾花数据集更复杂,参数的选择也更困难,所以使用网格化搜索最优参数。测量邻居间距离使p=1曼哈顿距离,邻居个数k=4,权重weight=“distance”(权重和距离成反比),预测准确率为65%。