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...
一种简单的思路是:试图找到某一个K值,要求当K大于该值时,SSE的下降变化幅度(或速度)明显变小。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...
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...
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...
废话不说,直接上图。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。
左图是K取值从2到7时的聚类效果,右图是K取值从2到9时的类簇指标的变化曲线,此处我选择类簇指标是K个类簇的平均质心距离的加权平均值。从上图中可以明显看到,当K取值5时,类簇指标的下降趋势最快,所以K的正确取值应该是5.为以下是具体数据: 12个聚类2所有类簇的半径的加权平均值 8.519166764433所有类簇的平均...
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...
接下来我们就看看如何用轮廓系数解决我们的k取值问题,由于轮廓系数计算较复杂,所以我们直接使用sklearn中的metrics中的silhouette_score方法,需要注意的是该方法需要接受的聚类簇数必须大于等于2.代码如下: from sklearn import metrics #构造自定义函数 def k_silhouette(X,clusters): K = range(2,clusters+1) #构...
如果图像有3种簇,那么二维数组的取值是[0, 1, 2],代表归属不同的种类。 4、随机产生簇心 1)二维数组索引 一般情况下,对于二维数组,用1个或者1对数字分别索引数组某行或者某个元素。 也可以用向量进行索引,得到的是指定行构成的数组。 例子: import numpyasnp ...