百度试题 结果1 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 A. 随机拔取 B. 手肘法 C. 密度分类法 D. 大腿法 相关知识点: 试题来源: 解析 BC 反馈 收藏
从理论依据、专业经验入手，确定聚类个数K值。可以唯一指定一个K值，也可以指定K值的范围，然后采用遍历的...
K-means算法非常简单,用下面一张图就可以表示了。 具体步骤: 1. 人为选取K值(即要聚类的个数)。 2. 随机选取K个数据点作为K个初始中心(centroid),并标记为1到K。 3. 对每个数据点(m个)分别计算到K个centroid的距离,然... 【机器学习】KNN K-means ...
轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离和与它邻近的聚类中心的距离之间的比值计算出轮廓系数。对于一个合适的 K值,它的轮廓系数应该最大。 Gap 统计量法:该方法比较聚类结果和一组随机数据集的聚类结果之间的差异。Gap 统计量越大,表示聚类结果越好。 Silhouette 统计量法:该方法将每个数据点的...
K-means中K值的选取 以下博文转自:https://blog.csdn.net/qq_15738501/article/details/79036255 感谢 最近做了一个数据挖掘的项目,挖掘过程中用到了K-means聚类方法,但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数,所以,我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数,也就是对数据...
1. 肘部法则（Elbow Method）肘部法则是最常用的选择K值的方法之一。它通过计算不同K值下的SSE（误差...
K值选取 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。
1 k值的选择 手肘法 手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors,误差平方和), 其中,Ci是第i个簇,p是Ci中的样本点,mi是Ci的质心(Ci中所有样本的均值),SSE是所有样本的聚类误差,代表了聚类效果的好坏。 手肘法的核心思想是:随着聚类数k的增大,样本划分会更加精细,每个簇的聚合程度会逐渐提高,那么误差...
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。若选取较小的K值,会导致将数据分为较少的簇,这可能会使得簇内差异较大,簇间差异较小,聚类结果可能不够准确。若选取较大的K值,将数据分为较多的簇,可能会导致簇内差异较小,簇间差异较大,导致不同的簇难以区分。
（1）elbow method：横坐标为聚类数，纵坐标为样本点到聚类中心点的距离平方和，k值取急剧变化到趋于平缓变化的拐点。缺点是仍需人工选取拐点。（2）Gap statistic algorithm: 通过计算Gap statistic的最大值对应的k值为最优。gap(k)的计算可参考斯坦福大学的论文“Estimating the number of clusters in a data set...