4. K-means聚类实例分析 1) 数据准备 2) 确定K值并聚类 3) 初步认识类 4) 分析类的特征 5) 其...
我们对预处理后数据.csv中的数据利用手肘法选取最佳聚类数k。具体做法是让k从1开始取值直到取到你认为合适的上限(一般来说这个上限不会太大,这里我们选取上限为8),对每一个k值进行聚类并且记下对于的SSE,然后画出k和SSE的关系图(毫无疑问是手肘形),最后选取肘部对应的k作为我们的最佳聚类数。 k与SSE的关系图如...
换句话说,当K超过某一个数后,每个类簇的聚合程度不再获得显著提升,此时我们就可以认为已找到最佳K的取值。这也是手肘法:通过画出不同K值与SSE值的折线图,若SSE值下降过程中存在“肘点”(下降速度骤减的拐点处),该点所对应的K值即合适的聚类数。不过遗憾的是,若SSE的下降是均匀的,传统的肘部图法也就失灵了。
11):# K值从2开始kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(train_x)score=silhouette_score(train_x...
MI与NMI取值范围[0,1],AMI取值范围[-1,1],都是值越大说明聚类效果越好。 (4)同质化得分(Homogeneity):如果所有的聚类都只包含属于单个类的成员的数据点,则聚类结果满足同质性。取值范围[0,1],值越大意味着聚类结果与真实情况越符合。 (5)完整性得分(Complenteness):如果作为给定类的成员的所有数据点是相同...
轮廓系数有很多优点，它在有限空间中取值，使得我们对模型的聚类效果有一个“参考”。并且，轮廓系数对数据的分布没有限定，因此在很多数据集上都表现良好，它在每个簇的分割比较清晰时表现最好。但轮廓系数也有缺陷，它在凸型的类上表现会虚高，比如基于密度进行的聚类，或通过DBSCAN获得的聚类结果，如果使用轮廓系数...
如果取值较高的话算法收敛时间可能会增加,尤其是那些暂时拥有样本数较少的质心。默认是0.01。如果数据量不是超大的话,比如1w以下,建议使用默认值。如果数据量超过1w,类别又比较多,可能需要适当减少这个比例值。具体要根据训练集来决定。 8)max_no_improvement:即连续多少个Mini Batch没有改善聚类效果的话,就停止算法...
下图是当K的取值从2到9时,聚类效果和类簇指标的效果图: 结论自然可知当K为5的时候,聚类更为合理!! 总结一下:算法除了要事先确定簇数K和对初始聚类中心敏感外,经常以局部最优结束,同时对“噪声”和孤立点敏感,并且该方法不适于发现非凸面形状的簇或大小差别很大的簇。 四、相关思考 从机器学习中统计概率的...
K-Means追求的是对于每个簇而言,其簇内差异小,而簇外差异大,轮廓系数S正是描述簇内外差异的关键指标。由公式可知,S取值范围为(-1, 1),当S越接近于1,则聚类效果越好,月接近-1,聚类效果越差。 接下里我们通过代码来实现如何基于轮廓系数确定K值。
肘部法则对于K-means算法的K值确定起到指导作用,很多人在用K-means算法的时候可能不知道如何确定K取多少比较好,在面试也会遇到K值确定的问题。肘部算法可以有效解决这个问题 简单叙述一下肘部法则,由左下图,y轴为SSE(Sum of the Squared Errors-误差平方和),x轴为k的取值,随着x的增加,SSE会随之降低,当下降幅度...