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...
正确的选择K值可以帮助找到数据中的隐含模式,而过大或者过小的K值都可能导致聚类效果不佳。因此,在选择K值时,需要进行综合考虑,可以使用一些启发式的方法(如肘部法则)来辅助选择最合适的K值。 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...
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...
通过计算不同K值下的平均轮廓系数,选择最大轮廓系数对应的K值作为最佳K值。 轮廓系数的代码实现 fromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 轮廓系数法确定最佳K值silhouette_scores=[]# 用于存放每个K值的轮廓系数forkinrange(2,11):# K值从2开始kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(train_x)score=silhouette_...
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...
我们可以选择曲线出现"拐点"的K值作为最佳K值。 2️⃣ 轮廓系数 📈:轮廓系数综合考虑了聚类的内聚度和分离度,其取值范围在-1到1之间。我们可以计算不同K值下的轮廓系数,并选择具有最大轮廓系数的K值,以获得更好的聚类效果。 3️⃣ 间隔统计 📊:这是一种比较复杂的方法,它在比较真实数据聚类结果和随机...
K-means中的K值选择 关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≈sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用...
在Kmeans算法中最终聚类数量K的选择主要通过两个方法综合判断: Elbow Method 这是一种绘制k值范围的平方和的方法。如果此图看起来像一只手臂,则k是选择的类似肘部的值。从这个肘值开始,平方和(惯性)开始以线性方式减小,因此被认为是最佳值。 上图的最佳K值为3 ...
2)简单,易于实现。 3)易于解释聚类结果。 4)在计算成本方面快速高效。 缺点: 1)即使输入数据具有不同的簇大小,均匀效果使得结果经常会产生大小相对一致的簇。 2)不同密度的数据可能不适用于聚类。 3)对异常值敏感。 4)在K均值聚类之前需要知道K值。