【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 1、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 ...
原文：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 . 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 . 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 . 当k小于真实类别数时，随着k的增大，聚合程度显著提高，当k大于真实类别数时，随着k的增大，聚合程度缓慢提升 . 大幅提升与缓慢提升的临界是个肘点 . 评价聚 ...
2019-06-11 11:24 0 439 推荐指数：
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