基于Python的Kmeans聚类分析算法，确实可以利用轮廓系数和手肘法来检验聚类效果。以下是关于这两种检验方法的详细解释：1. 手肘法： 定义：手肘法是通过绘制聚类数目K与对应的SSE之间的关系图来确定最佳聚类数目的一种方法。 原理：随着聚类数目K的增加，每个簇内的数据点会越来越少，SSE会逐渐减小。当K值...
plt.plot(K, TSSE, 'b*-') plt.xlabel('簇的个数') plt.ylabel('簇内离差平方和之和') plt.title('手肘法') # 显示图形 plt.show() 聚类分析: 使用自定义的KMeans类或Sklearn中的KMeans进行聚类分析,传入特征数据和确定的聚类数目。 获取聚类标签并将其与特征数据关联。 n_clusters = 5 km = K...