可以知道k值越大,划分的簇群越多,对应的各个点到簇中心的距离的平方的和(类内距离,WSS)越低,我们通过确定WSS随着K的增加而减少的曲线拐点,作为K的取值。 手肘法的缺点在于需要人为判断不够自动化,还有些其他方法如: 使用Gap statistic 方法,确定k值。 验证不同K值的平均轮廓系数,越趋近1聚类效果越好。 验证不同...
照例,我们先用手肘法来选取K值吧。 #借助factoextra包中的fviz_nbclust函数,传入数据集后,再定义用于估计最佳簇数的方法(method)为"wss"(即SSE),就可以快速形成肘部图 fviz_nbclust(df, kmeans, method = "wss") 输出: 可以看到在K=4时,我们得到了想要的“肘点”。下面我们就开始正式建模,此处使用的是R内置...
calinski_harabasz <-function(k, data) { wss <- sum(kmeans(data, centers = k)$withinss) bss <- sum(apply(data, 2,function(x) var(x) * (n - k) / k)) tr(k) <- wss / bss return(-1 * tr(k)) } # 绘制Calinski-Harabasz指数图 ch_scores <- sapply(1:10,function(k) calin...
在确定K-means算法中的K值时，常见的方法之一是肘部法则。此法则将K值设为X轴，WSS设为Y轴，WSS表示各个点到聚类中心的距离的平方和。以具体图像为例，假设存在一组数据点。首先设定K=1，所有数据点归为一类，找出数据点的中心点，并标记为⭐️。蓝色线条代表数据点到⭐ᥧ...
wss <- sum(kmeans(data, centers = k)$withinss) bss <- sum(apply(data, 2,function(x) var(x) * (n - k) / k)) tr(k) <- wss / bss return(-1 * tr(k)) } # 绘制Calinski-Harabasz指数图 ch_scores <- sapply(1:10,function(k) calinski_harabasz(k, simulated_data)) ...
然后我们找到这一范围的中心点，用⭐️表示，蓝色的线表示黑点到⭐️的距离，WSS就是所有的蓝色...
在WSS图中,聚类数位于x轴上,而WSS位于y轴上。高的WSS值意味着聚类中的变化很大,反之亦然。我们看到,在1、2和3个聚类之后,WSS的下降很大。但是,在4个聚类之后,WSS的下降很小。因此,聚类的最佳数目为k = 4(曲线的弯头)。 K均值聚类 k均值算法如下所示: ...
wss <- c(1:15)for(iin1:15) wss[i] <- sum(kmeans(newiris,i)$withinss) plot(wss) 从图中可见,划分数在4-15之间,簇内间距变化很小,基本上是水平直线,因此可以选择K=4(拐点附近位置)作为划分数。聚类计算完成后,我们使用mds方法观察一下聚类结果。
为此,我们将考虑簇内总变化(或簇内平方总和WSS),我们需要做的是尽量最小化这个量。 手肘法着眼于总WSS如何随着簇的数量变化而变化。 为此,我们将基于一系列不同的K值来计算k均值,然后计算总WSS。我们将绘制k-WSS曲线。最后,我们观察曲线斜率变化最剧烈的折点(有点类似我们的胳膊肘)来选择最合适的K值。到达合适...
在聚类分析的世界里，确定k-means算法的k值并非易事。一种经典的策略，被称为elbow method，它通过观察数据内在的结构来揭示k值的适中范围。在这个方法中，x轴代表着聚类的数量，而y轴则是衡量每个聚类内部（within-cluster sum of squares，WSS）的点到其中心点的距离平方和，直观地反映了数据的分散...