使用Gap Statistic公式来确定k值。 使用轮廓系数(silhouette coefficient)来确定,选择使系数较大所对应的k值。 使用交叉验证来确定使目标函数(距中心的距离的平方差)变小的k值。 利用Affinity propagation的方法估计最优的聚类数目,进一步进行kmeans的算法。 利用层次聚类,可视化后认为地观察认定可聚为几类,确定k值。 .....
聚类DBSCAN算法分析 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法 DBSCAN的主要优点是: 它不需要用户先验地设置簇的个数,可以划分具有复杂形状的簇,还可以找出不属于任何簇的点。 DBSCAN比凝聚聚类和k均值稍慢,但仍可以扩展到相对较...
all_centers=[],[]6forn_clustersinrange_n_clusters:# 对不同K值进行聚类处理7clusterer=KMeans(n_...