1) 数据准备 2) 确定K值并聚类 3) 初步认识类 4) 分析类的特征 5) 其他结果分析 确定K-means聚类...
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),最后选取肘部对应的k作为我们的最佳聚类数。 k与SSE的关系图如...
一种简单的思路是:试图找到某一个K值,要求当K大于该值时,SSE的下降变化幅度(或速度)明显变小。换句话说,当K超过某一个数后,每个类簇的聚合程度不再获得显著提升,此时我们就可以认为已找到最佳K的取值。这也是手肘法:通过画出不同K值与SSE值的折线图,若SSE值下降过程中存在“肘点”(下降速度骤减的拐点处),该...
取值范围[0,1],值越大意味着聚类结果与真实情况越符合。 (6)v_meansure_score:同质化和完整性之间的谐波平均值,v=2*(同质化*完整性)/(同质化+完整性),取值范围[0,1],值越大意味着聚类结果与真实情况越符合。 (7)轮廓系数(Silhouette):适用于实际类别信息未知的情况,用来计算所有样本的平均轮廓系数。对...
11)# K值的范围forkink_range:kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(train_x)sse.append(kmeans...
接下来我们就看看如何用轮廓系数解决我们的k取值问题,由于轮廓系数计算较复杂,所以我们直接使用sklearn中的metrics中的silhouette_score方法,需要注意的是该方法需要接受的聚类簇数必须大于等于2.代码如下: from sklearn import metrics #构造自定义函数 def k_silhouette(X,clusters): K = range(2,clusters+1) #构...
首先,对于K的取值,没有完美的标准方案,但是基于WCSS计算的肘方法 Elbow method是一个常用的遴选 K 的方式。 fromyellowbrick.clusterimportKElbowVisualizerfromsklearn.clusterimportKMeansmodel=KMeans()visualizer=KElbowVisualizer(model,k=(1,12)).fit(df)## df 是用来建模的数据框visualizer.show() ...
KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
轮廓系数有很多优点，它在有限空间中取值，使得我们对模型的聚类效果有一个“参考”。并且，轮廓系数对数据的分布没有限定，因此在很多数据集上都表现良好，它在每个簇的分割比较清晰时表现最好。但轮廓系数也有缺陷，它在凸型的类上表现会虚高，比如基于密度进行的聚类，或通过DBSCAN获得的聚类结果，如果使用轮廓系数...
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...