k-means聚类算法是一种常用的聚类分析方法,其中k值的选择对聚类结果的准确性和可解释性起着决定性作用。本文将介绍几种常见的k值确定方法,以帮助研究人员在实际应用中选择合适的k值。 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...
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...
1 k-means算法容易收敛于局部最小值,基于此可以用二分K-均值(bisecting K-means)的算法。 2 k-means算法的聚类结果对K值和初始聚类中心敏感。 本文给出一种确定K值和初始聚类中心的算法,可以保证k-means收敛于一个较好的结果。 1 K值怎么确定? Canopy算法计算聚类的簇数 将数据集向量化得到一个list后放入内存,...
但它有一个缺点,在进行算法之前需要预先给出聚类的个数。因此,如何在K-Means算法中确定合适的K值成为该算法的一大问题。本文讨论了几种常用的确定K值的方法,并详细讨论了一种利用评价函数判断K值好坏的方法,之后在若干个数据集中进行了测试,取得了较好的效果。 1.1 聚类算法的演变 正所谓,物以类聚,人以群分。将...
Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是比较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。 最常用最简单的方法可视化数据,然后观察出聚类聚成几类比较合适 绘制出k-average with cluster distance to centroid的图表,观察随着k值的增加,...
因此,如何在K-Means算法中确定合适的K值成为该算法的一大问题。本文讨论了几种常用的确定K值的方法,并详细讨论了一种利用评价函数判断K值好坏的方法,之后在若干个数据集中进行了测试,取得了较好的效果。 1.1 聚类算法的演变 正所谓,物以类聚,人以群分。将可识别的物体进行分类一直以来都是符合人类的基本认知规律的...
K-Means算法中K值的确定源代码 MATLAB文件 %main.m clear; maxK=12; dimension =2; % X1 = randn(200,2); fori=1:200 X1(i,:) = X1(i,:)+[10,5]; end X2 = randn(200,2); fori=1:200 X2(i,:) = X2(i,:)+[-10,8]; end X3 = randn(200,2); X = [X1;X2;X3]; % ...
使用各个簇误差平方和的总和，即 然后绘制一条曲线，使用肘部定则确定最佳的聚类数
使用各个簇误差平方和的总和，即 然后绘制一条曲线，使用肘部定则确定最佳的聚类数
A.kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。B.kmeans算法需要在聚类前确定类数k,这个k值需要有助于解释各类的业务含义。C.kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。D.kmeans算法对异常样本非常敏感,因此在聚类前要把异常样本直接删除。相关...