事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。平均轮廓系数的取值范围为[-1,1],且簇内样本的距离越近,簇间样本距离越远,平均轮廓系数越大,聚类效果越好。那么,很自然地,平均轮廓...
'Gender','Degree']mdl=pd.DataFrame.from_records(data,columns=featureList)#'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
kmeans聚类选择最优K值python实现 https://blog.csdn.net/xyisv/article/details/82430107
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plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.plot(X,SSE,'o-') plt.show() #有关KMeans及相关用法: sklearn KMeans用法 画出的k与SSE的关系图如下: 显然,肘部对于的k值为4,故对于这个数据集的聚类而言,最佳聚类数应该选4 2. 轮廓系数法 2.1 理论 ...