【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：聚類算法K值的選擇
介紹 下面是scikit learn中的幾種聚類算法。 聚類算法 參數 K Means number of clusters Affinity propagation damping, sample preference Mean shift bandwidth Spectral clustering number of clusters Ward hierarchical clustering ...
2020-11-02 20:20 0 406 推薦指數：
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