选择一系列K值（例如从1到10）。对每个K值运行K-means算法并计算SSE。绘制K值与SSE的关系图，寻找肘部。
在KMeans 聚类算法中,我们的目标是找到 SSE 最小的聚类方案。kmeans.inertia_ 属性返回当前聚类方案的 SSE 值,因此我们可以通过计算不同 K 值下的 SSE 值来选择最佳的 K 值,以达到最优的聚类效果。 diffs = np.diff(sse_list) np.diff() 函数是 NumPy 库中的一个函数,用于计算一个数组中相邻元素之间的...
K值选取 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。 实际应用 下面通过例子(R实现,完整代...
正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈 ...
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...
选择适当的K值对K-means算法的影响 K-means算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇。在使用K-means算法时,选择适当的K值对聚类结果的质量和算法的性能至关重要。以下将对选择适当的K值进行详细分析。 基于领域知识和经验 在选择K值时,可以根据领域知识和经验来进行估计。对于一些具体的问题和数据集,...
可以看到,轮廓系数最大的k值是2,这表示我们的最佳聚类数为2。但是,值得注意的是,从k和SSE的手肘图可以看出,当k取2时,SSE还非常大,所以这是一个不太合理的聚类数,我们退而求其次,考虑轮廓系数第二大的k值4,这时候SSE已经处于一个较低的水平,因此最佳聚类系数应该取4而不是2。
(1)n_clusters:k值 (2)init:初始值选择方式,可选值:'k-means++'(用均值)、'random'(随机)、an ndarray(指定一个数组),默认为'k-means++'。 (3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般...
首先,选择一系列的K值进行尝试,比如从1到10。 然后,对于每一个K值,执行K-means算法并计算SSE。 接着,将K值表示在横轴上,将对应的SSE值表示在纵轴上,画出折线图。 最后,观察折线图中的拐点,也就是“肘点”,可以认为在肘点之后增加聚类数K所带来的SSE降幅变得不那么明显,因此选择该点作为K的值。
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...