kmeans 聚类 k 值优化
kmeans 中k值一直是个令人头疼的问题，这里提出几种优化策略。 手肘法 核心思想 1. 肉眼评价聚类好坏是看每类样本是否紧凑，称之为聚合程度； 2. 类别数越大，样本划分越精细，聚合程度越高，当类别数为样本数时，一个样本一个类，聚合程度最高； 3. 当k小于真实类别数时，随着k ...
原文：【kmeans聚类】如何选择最为合适的k值
对kmeans聚类如何选择k 下述提及方法均以k means算法为基础， 不同聚类方法有不同的评价指标，这里说说k means常用的两种方法 肘部法则 Elbow Method 我们知道k means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度 distortions ，那么，对于一个簇，它的畸变程度越低，代表簇内成员越紧密，畸变程度越高，代表簇 ...
2019-01-29 15:50 0 6006 推荐指数：
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