k-means聚类的计算公式 K-Means聚类算法的计算公式为: 1.随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)。 2.分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类。 3.重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)。 4.重复2、3步,直到种子点坐标不变...
咱们可以使用观察法和枚举法，以及一些其它的技术手段，比如多画几个不同的k值取值的折线图等。
SSE的计算公式如下: SSE = Σ(i=1 to N) Σ(j=1 to K) ||x(i) μ(j)||^2。 其中,N表示数据点的数量,K表示簇的数量,x(i)表示第i个数据点,μ(j)表示第j个簇的聚类中心。 需要注意的是,K-means算法是一种迭代算法,初始的聚类中心的选择可能会影响最终的聚类结果。因此,为了得到更好的聚类效果...
那么,对于数据点i,其轮廓系数s(i)可以通过以下公式计算: s(i) = (b(i) - a(i)) / max{a(i), b(i)} 其中,max{a(i), b(i)}表示a(i)和b(i)的最大值,它表示了数据点i与其所属簇和其他簇之间的相似度。轮廓系数的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示聚类的效果越好,值越接近-1表示...