K-means中的K值選擇
關於如何選擇Kmeans等聚類算法中的聚類中心個數，主要有以下方法（譯自維基）： 1. 最簡單的方法：K≈sqrt(N/2) 2. 拐點法：把聚類結果的F-test值（類間Variance和全局Variance的比值）對聚類個數的曲線畫出來，選擇圖中拐點 3. 基於Information ...
原文：K-means:如何選擇K(cluster的數目)
目前決定cluster數目的常用方法是手動地決定cluster的數目 哪個K是正確的 上圖中的數據集，我們可以說它有 個clusters，也可以說它有 個clusters,但哪個是正確答案呢 其實這兒沒有正確答案，數據集要划分的cluster的數目本來就是模擬兩可的，可以是 個， 個， 個。這也是無監督學習的一部分，因為我們的數據集沒有標簽，所以沒有清晰的答案。所以做一個能自動求出K值的算法是非常 ...
2016-03-03 20:30 0 3379 推薦指數：
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