K-means算法的K值需要人为给出所需要聚类的类别数目k,那么k的选择对于结果影响很大,通常k值的选择通常需要根据实际进行手动选择,比如给定一组身高和体重的数据,我们可以聚成三类(S、M、L)来指导生产。 还有一种方法用于选择k值的方法,成为“手肘法则”(elbow method),其原理很简单,就是通过设定不同的k值,然后画出...
kmeans.fit(data_scaled) inertia.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), inertia) plt.title('Elbow Method') plt.xlabel('Number of Clusters') plt.ylabel('Inertia') plt.show() 通过肘部法则,我们可以观察到一个拐点,拐点对应的簇数通常是较好的选择。 2. 初始化方式 KMeans算法的初始化...
plt.scatter(data_scaled[y_kmeans == 1, 0], data_scaled[y_kmeans == 1, 1], s=100, c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(data_scaled[y_kmeans == 2, 0], data_scaled[y_kmeans == 2, 1], s=100, c='green', label='Cluster 3') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[...
手肘法(Elbow Method)是一种用于确定K-means聚类算法中最佳聚类数(即k值)的常用方法。以下是手肘法确定k值的详细步骤和Python代码实现: 1. 理解手肘法原理 原理:手肘法的核心思想是通过计算不同k值下的聚类效果评估指标(如SSE,误差平方和),然后绘制k值与评估指标的折线图。随着k值的增加,评估指标通常会先急剧下降,...
首先,我们需要导入所需的库并加载数据集。如果你还没有数据集,可以使用KMeans自带的示例数据。 # 导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs 1. 2. 3.
选择K值通常需要依赖领域知识或使用肘部法则(Elbow Method)。肘部法则是通过绘制不同K值对应的聚类误差(簇内平方和)曲线,找到"肘部"点,即误差开始快速下降的点。通常,肘部点对应的K值被选择为最终的簇数。 下面是一个使用Python和scikit-learn库实现K均值聚类的简单示例: ...
一、k-means算法(k-均值) 1、k-means算法介绍 2、k-means算法步骤 二、k-means算法MATLAB实现 1、函数介绍 1)、kmeans函数 2)、silhouette函数 2、代码实现 3、通过肘部法则对算法的聚类类别数进行确定 一、k-means算法(k-均值) 1、k-means算法介绍 ...
(3) K-means 算法获得的是局部最优解,在算法中,初始聚类中心常常是随机选择的,一旦初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果。 对于一堆数据,K 值(簇数)的最优解如何确定呢?常见的有“肘”方法 (Elbow method)和轮廓系数法(Silhouette Coeffient): ...
所以可以使用"肘部法则"(Elbow Method)来确定最佳的K值。当K增大时,畸变值会逐渐减小,但是随着K值继续增加,畸变值的下降幅度会变得越来越小。在肘部位置,畸变值的下降幅度显著减缓,因此选择肘部所对应的K值作为最佳的簇数量。 在这个例子中,肘部位于k=4的位置,所以我们确定k为4 ...
数量是不确定的。后面我们会介绍一种启发式方法来估计最优聚类数量,称为肘部法则(Elbow Method)。 K-Means的参数是类的重心位置和其内部观测值的位置。与广义线性模型和决策树类似,K-Means参 数的最优解也是以成本函数最小化为目标。K-Means成本函数公式如下: ...