最优聚类个数与内部平方和之间的关系及通过弯曲法确定最优聚类个数（使用R语言）

使用R语言的弯曲法确定最优聚类个数

最新推荐文章于 2025-07-28 16:31:24 发布

安静漫游

最新推荐文章于 2025-07-28 16:31:24 发布

阅读量437

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：聚类 r语言数据挖掘 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelNinja/article/details/132464231

R语言专栏收录该内容

95 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

文章探讨了最优聚类个数与内部平方和的关系，通过R语言实现聚类分析，利用弯曲法（Elbow Method）识别WCSS变化的“弯曲点”，以确定最佳聚类数，从而优化聚类效果。

最优聚类个数与内部平方和之间的关系及通过弯曲法确定最优聚类个数（使用R语言）

聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为具有相似特征的组或簇。在进行聚类分析时，确定最优聚类个数是一个重要的问题。本文将介绍最优聚类个数与内部平方和之间的关系，并使用弯曲法来确定最优聚类个数。

内部平方和（Within-cluster Sum of Squares，WCSS）是聚类算法中常用的评估指标之一。它衡量了同一簇内所有样本与该簇内样本均值的差异程度，可以用来度量聚类结果的紧密度。一般来说，WCSS越小，表示簇内样本越相似，聚类效果越好。

我们使用R语言来进行聚类分析，并通过计算WCSS来确定最优聚类个数。首先，我们需要加载所需的库和数据集。

# 导入所需的库
library(cluster)

# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")

假设我们的数据集包含n个样本和m个特征。接下来，我们使用k-means算法进行聚类，并计算每个簇的WCSS值。

# 设置聚类个数的范围
k_values <- 2:10

# 存储每个聚类个数对应的WCSS值
wcss_values <- numeric(length(k_values))

# 执行聚类并计算WCSS值
for (i in 1:length(k_values)) {
  k <- k_values[i]
  
  # 执行k-means聚类
  kmeans_result <- kmeans(data, cent

了解本专栏