但是如何确定合适的k值一直是k-means聚类中一个重要的问题。 确定k值的方法有很多种,下面将介绍几种常用的方法。 1. 手肘法(Elbow Method): 手肘法是一种直观的方法,通过可视化选择k值。首先,我们计算不同k值下的聚类误差(也称为SSE,Sum of Squared Errors)。聚类误差是每个数据点到其所属簇中心的距离的平方和...
二、常见的k值确定方法 1. 手肘法(Elbow Method) 手肘法是一种基于聚类误差平方和(SSE)的评估指标的k值确定方法。该方法通过计算不同k值下的SSE,并绘制SSE与k值的折线图。当k值增加时,SSE会逐渐减小,但随着k值增加,SSE的下降速度会逐渐变缓。当k值达到一定程度后,SSE的下降速度会突然变缓,形成一个拐点。这个拐...
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。 法2:(Calinski-Harabasz准则) 其中SSB是类间方差, ,m为所有点的中心点,mi为某类的中心点; SSW是类内方差, ; (N-k)/(k-1)是复...
df_features=pd.read_csv(r'C:\预处理后数据.csv',encoding='gbk')# 读入数据'利用SSE选择k'SSE=[]# 存放每次结果的误差平方和forkinrange(1,9):estimator=KMeans(n_clusters=k)# 构造聚类器estimator.fit(df_features[['R','F','M']])SSE.append(estimator.inertia_)# estimator.inertia_获取聚类准...
plt.plot(X[:, 0], X[:, 1], 'k.') plt.show() # 2 肘部法求最佳K值 K = range(1, 10) mean_distortions = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(X) mean_distortions.append( sum( np.min( cdist(X, kmeans.cluster_centers_, metric='euclidean'), axis=1...
A、既然K-means算法是无监督学习算法,所以不会过拟合数据,因此聚类的类别越多越好。 B、对于一些数据集来说,“正确的”K值(簇的数量)是不确定的,因此人类专家需要根据数据的特性去确定K值。 C、如果担心K-means陷入局部最优,一个解决这个问题的方法就是尝试使用多个随机的初始化值。 D、初始化K-means的标准化...
k-means++算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 1. 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 2. 对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) ...
K值确定 法1:(轮廓系数)在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分聚类贴标签。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。 法2:(Calinski-Ha...
本发明提供一种网络消息识别过程中K‑means算法的k值确定方法及安全设备,用以解决现有技术中执行K‑means聚类算法时代表初始类聚类中心数量的k值的选取只能凭感觉进行的问题。该方法包括:将混合通信协议消息数据流处理成由单位数据对象构成的单位数据序列,并建立单位