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 1、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 ...

...

X為： 隨着K的增加，縱軸呈下降趨勢且最終趨於穩定，那么拐點肘部處的位置所對應的k 值，不妨認為是相對最佳的類聚數量值。 ...

輪廓系數： 輪廓系數（Silhouette Coefficient）結合了聚類的凝聚度（Cohesion）和分離度（Separation），用於評估聚類的效果。該值處於-1~1之間，值越大，表示聚類效果越好。具體計算方法如下： 對於每個樣本點i，計算點i與其同一個簇內的所有其他元素距離 ...

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 ...

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 ...

轉自http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6838956 Clustering coefficient的定義有兩種；全局的和局部的。 全局的算法基於triplet。triplet分為開放的triplet(open triplet)和封閉 ...

SSE手肘法確認kmeans的k值——Python實現過程中的問題 在使用Python讀取Excel數據時，偶爾會出現以下問題： 問題報錯1： Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64 ...