kmeans 聚類 k 值優化
kmeans 中k值一直是個令人頭疼的問題，這里提出幾種優化策略。 手肘法 核心思想 1. 肉眼評價聚類好壞是看每類樣本是否緊湊，稱之為聚合程度； 2. 類別數越大，樣本划分越精細，聚合程度越高，當類別數為樣本數時，一個樣本一個類，聚合程度最高； 3. 當k小於真實類別數時，隨着k ...
原文：【kmeans聚類】如何選擇最為合適的k值
對kmeans聚類如何選擇k 下述提及方法均以k means算法為基礎， 不同聚類方法有不同的評價指標，這里說說k means常用的兩種方法 肘部法則 Elbow Method 我們知道k means是以最小化樣本與質點平方誤差作為目標函數，將每個簇的質點與簇內樣本點的平方距離誤差和稱為畸變程度 distortions ，那么，對於一個簇，它的畸變程度越低，代表簇內成員越緊密，畸變程度越高，代表簇 ...
2019-01-29 15:50 0 6006 推薦指數：
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