百度试题 结果1 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 A. 随机拔取 B. 手肘法 C. 密度分类法 D. 大腿法 相关知识点: 试题来源: 解析 BC 反馈 收藏
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，观察曲线的...
轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离和与它邻近的聚类中心的距离之间的比值计算出轮廓系数。对于一个合适的 K值,它的轮廓系数应该最大。 Gap 统计量法:该方法比较聚类结果和一组随机数据集的聚类结果之间的差异。Gap 统计量越大,表示聚类结果越好。 Silhouette 统计量法:该方法将每个数据点的...
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。 实际应用 下面通过例子(R实现,完整代码见附件)讲解kmeans使用方法,会将上面提到的内容全部串起来 代码语言:javascript 复制 library(fpc)# ...
选择合适的K值是一个挑战,但可以通过以下方法来帮助确定最佳的K值: 手肘法:通过绘制K值与聚类误差(即样本到其所属簇中心的平均距离)之间的关系图,观察图形中的“手肘点”,即曲线开始变缓的地方。手肘点对应的K值通常是一个较好的选择。 轮廓系数法:计算每个样本的轮廓系数,即样本与同簇样本的平均距离减去样本与其...
1. 肘部法则（Elbow Method）肘部法则是最常用的选择K值的方法之一。它通过计算不同K值下的SSE（误差...
当然,这也是该方法被称为手肘法的原因。 1.2 实践 我们对预处理后数据.csv中的数据利用手肘法选取最佳聚类数k。具体做法是让k从1开始取值直到取到你认为合适的上限(一般来说这个上限不会太大,这里我们选取上限为8),对每一个k值进行聚类并且记下对于的SSE,然后画出k和SSE的关系图(毫无疑问是手肘形),最后选取...
使用轮廓系数(silhouette coefficient)来确定,选择使系数较大所对应的k值 方法: 计算样本i到同簇其他样本的平均距离ai。ai越小,说明样本i越应该被聚类到该簇。将ai称为样本i的簇内不相似度。簇C中所有样本的ai均值称为簇C的簇不相似度。 计算样本i到其他某簇Cj的所有样本的平均距离bij,称为样本i与簇Cj的不相...
法1:(轮廓系数)在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。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。
Ck。或者使用随机方法任意指定区间内的 k 个值，通过多次执行选择最佳 K 值。 聚类方法中采用欧式距离...