吴恩达机器学习之聚类算法的参数选择以及优化

最新推荐文章于 2024-12-24 22:07:18 发布
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本文探讨了K均值聚类中关键参数的优化方法，包括聚类中心的初始化及K值的选择策略。介绍了通过多次随机选择聚类中心来确定最佳初始状态，并使用肘部法则确定最优K值。

对于K（k<样本量的）均值聚类，一般参数的自定义主要有两个，一个是聚类中心初始位置的选择，二是K值的选择

优化目标：每个样本点到该点聚类中心的平方的累加


解决聚类中心的初始化问题：

随机挑选样本点作为聚类中心，这个过程重复50-1000次，选出J值最低的（通常K值为2-10的时候该方法比较有效）。

解决K值问题，肘部法：

尝试不同的K（K值通常为3-10比较好）值，算出J值，选取拐点出的K值


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