【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 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 ...
原文：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 . 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 . 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 . 當k小於真實類別數時，隨着k的增大，聚合程度顯著提高，當k大於真實類別數時，隨着k的增大，聚合程度緩慢提升 . 大幅提升與緩慢提升的臨界是個肘點 . 評價聚 ...
2019-06-11 11:24 0 439 推薦指數：
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