—肘部法 肘部法是最常见的确定K值的方法。其基本思想是通过绘制不同K值对应的误差平方和（SSE）曲线，...
步骤3:选择聚类数(K值) 通常,我们通过绘制SSE曲线来选择最佳的K值。SSE随着K值的增加而减少,但在某一点后会趋于平稳。 步骤4:执行K-Means聚类 我们将对不同的K值执行K-Means聚类,并记录每次的SSE。 # 存储不同K值的SSEsse_list=[]k_values=range(1,11)# 尝试1到10个聚类forkink_values:kmeans=KMeans(n_...
收敛曲线是指 k-means 算法在迭代过程中,簇内样本点的平均距离或者簇中心的移动距离随迭代次数的变化曲线。通常来说,收敛曲线会随着迭代次数的增加而逐渐趋于稳定,从而判断算法是否收敛及收敛速度如何。 三、计算收敛曲线的方法与工具 1. 收敛曲线的计算方法 在k-means 算法中,常用的收敛曲线计算方法包括计算样本点到...
手肘法是一种用来选择 K 值的技术,它通过绘制不同 K 值的 SSE 曲线,寻找曲线的“手肘”点,即 SSE 下降速度显著变缓的点,通常认为这一点是最佳的簇数量。 6.2轮廓系数的计算与意义 轮廓系数衡量了簇内的紧密性和簇间的分离度,值范围从 -1 到 1。较高的轮廓系数表明簇内部的点相互更接近,而与其他簇的点...
我们可能会得到一条类似于这样的曲线。像一个人的肘部。这就是“肘部法则”所做的,让我们来看这样一个图,看起来就好像有一个很清楚的肘在那儿。你会发现这种模式,它的畸变值会迅速下降,从 1 到 2,从 2 到 3 之后,你会在 3 的时候达到一个肘点。在此之后,畸变值就下降的非常慢,看起来就像使用 3 个...
此脚本按照K从1到15,计算不同的聚类的SSE,由于kmeans算法中的随机因数,每次结果都不一样,为了减少时间结果的偶然性,对于每个k值,都重复运行50次,求出平均的SSE,最后绘制出SSE曲线,如下所示: 步骤3:计算Silhouette Coefficient 仍然采用R脚本计算,脚本如下: ...
寻找“肘点”:观察K-SSE曲线图,通常会出现一个明显的拐点,即曲线从下降阶段转为平缓下降或持平阶段的位置。这个拐点所对应的K值,即为肘部法则确定的较为合适的聚类数。 请注意,肘部法则并不是一个绝对准确的方法,有时候K-SSE曲线可能没有明显的肘点,或者存在多个肘点。在实际应用中,我们可以结合领域知识和业务需...
使用TF-IDF进行特征词的选取,下图是中心点的个数从3到80对应的误差值的曲线: 从上图中在k=10处出现一个较明显的拐点,因此选择k=10作为中心点的个数,下面是10个簇的数据集的个数。 {0: 152, 1: 239, 2: 142, 3: 61, 4: 119, 5: 44, 6: 71, 7: 394, 8: 141, 9: 93} ...
AUC被定义为曲线下的面积,AUC在0.5到1之间 (之所以大于0.5是因为几乎不存在一个模型还不如猜的准)曲线面积越大越好即对于分类器而言,AUC越大越好 从sklearn.metrics import roc_auc_score 导入AUC计算,只需要传入参数是(Y真实值,Y预测值) 2.在树的可视化的时候,由是否满足根特征的条件分为True和False 样本数...
调用上述方法预测k，见图6，所以k可以取值：2、3、5等，可以结合实际需要进行选取。本文数据可能比较不典型，正常情况下，曲线应该是单一方向的上升或下降趋势，我们取转折点作为k的值。dataSet = loadDataSet("test.txt")allcost=[]x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18]k=1 while...