Elbow method确定聚类簇数（R语言）

eynoZzzzc

已于 2022-03-15 11:06:59 修改

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分类专栏：生信文章标签：聚类算法机器学习

于 2022-03-04 10:40:52 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44185558/article/details/123270967

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聚类是单细胞下游分析中关键的一环，有助于识别细胞类型，分析细胞异质性，常见基础的聚类算法有kmeans、louvain、层次聚类、谱聚类等等，但确定簇数K的大小仍是一个难点。

可以通过elbow method（肘方法）绘制曲线，横坐标为聚类簇数K，纵坐标为每个数据点与聚类中心的欧式距离之和，具体计算如下：
elbow公式
随后找到一个距离首末两点连接直线距离最短的点，确定为elbow point。

cal_dist <- function(data,cluster_center){
   
  data <- t(data)
  min_dist <- c()
  for (n in c(1:nrow(data))) {
   
    dist <- c()
    for(cc in c(1:nrow(cluster_center))){
   
      dist <- c(dist,sqrt(sum((

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在R语言中用 elbow 方法确定最佳聚类数

alston_ethannical的博客

06-04

3117

@在R语言中用 elbow 方法确定最佳聚类数录如何用在R语言中用 elbow 方法确定最佳聚类数在无监督学习中，我们有时候使用 k-means 方法进行聚类，对数据进行分析。k-means 很好用，但是确定最佳类别数是一个需要技术的活。如何科学地确定最佳类别数？下面介绍 elbow method。 ...

R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：肘部法则elbow method（确定最优聚类簇数）

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10-27

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R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：肘部法则elbow method（确定最优聚类簇数）目录 R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：肘部法则elbow method（确定最优聚类簇数） #仿真数据 #肘部法则elbow method（确定最优聚类簇数） #仿真数据 n = 100 g = 6 set.seed(g) d <- data.frame(x = unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g, runif(1.

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The elbow method

WenbinYao&YouweiHu

12-10

2408

记录一下the elbow method，今天看文章时看到了一个elbow method，特此记录一下，因为之前我写文章，经常会遇到需要设定阈值的情况，阈值的确定其实是不难，但是这个过程容易引入主观性，一旦引入主观性审稿人就会批你了，而elbow method其实就是一种敏感性分析，然后在敏感性分析过程中尽可能客观，简单而使用。 1. The elbow method in clustering 这个其实不是文章中提到的elbow method，而是查了下wiki，wiki上是这么说的： In cluste

R语言做聚类分析Kmeans时确定类的个数

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R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：间隙统计Gap Statistic（确定最优聚类簇数）

用R语言进行聚类分析：确定聚类数

PixelDyno的博客

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600

以上是三种常用的方法来确定聚类数。希望这些方法能够帮助您在使用R语言进行聚类分析时确定合适的类分析时确定合适的聚类数。其中，K-means聚类是一种常用的聚类算法，它通过将数据点分配到K个簇中，使得簇内的数据点相似度最大化，而簇间的相似度最小化。在执行完上述代码后，将会显示一个图形，横轴表示聚类数，纵轴表示簇内平方和。通过观察图形，选择一个聚类数，该聚类数对应的点所在的位置类似于手肘的形状。根据图形的变化趋势，选择一个轮廓系数较高的聚类数作为合适的聚类数。选择一个Gap统计量较大的聚类数作为合适的聚类数。

使用肘部法确定k-means聚类个数的matlab代码，归一化数据后进行聚类，获取每类的具体数据，使用肘部法确定k-means聚类个数，归一化数据后进行聚类并获取每类的详细数据：Matlab代码及备注

UsSYOKWgMb的博客

06-11

426

在使用MATLAB进行代码实现时，我们需要对数据进行归一化处理，然后根据肘部法选择合适的聚类个数。在代码中添加清晰的备注，并根据自己的数据和要求进行相应的更改，即可得到准确且具有实际意义的聚类结果。在实际应用中，确定聚类个数是一个重要的问题，而肘部法（elbow method）是一种常用的确定聚类个数的方法。其中，肘部法是一种常用的指标，可以帮助我们确定最佳的聚类个数。肘部法的基本思想是，随着聚类个数的增加，聚类性能指标会逐渐降低。肘部法就是通过观察聚类误差与聚类个数的关系来确定最佳的聚类个数。

KMeans_elbow：使用“肘标准”为K-means算法确定最佳聚类数的代码

02-03

KMeans算法和Elbow准则 “ k-Means聚类背后的想法是获取一堆数据并确定数据中是否存在任何自然聚类（相关对象的组）。 k-Means算法是所谓的无监督学习算法。我们事先不知道数据中存在什么模式-它没有形式分类-但我们想知道是否可以将数据以某种方式分为几类。例如，您可以使用k-Means通过告诉像素根据其颜色值将像素分组为3个群集来查找图像中3种最突出的颜色。或者，您可以使用它将相关新闻文章分组在一起，而无需事先确定要使用的类别。该算法将自动找出最佳组。 k均值中的“ k”是一个数字。该算法假定数据中存在k个中心，各个数据元素分散在周围。最接近这些所谓质心的数据将被分类或分组在一起。 k-Means不会告诉您每个特定数据组的分类器是什么。将新闻文章分成几组后，并不能说第一组是关于科学的，第二组是关于名人的，第三组是关于即将举行的选举的，等等。您只知道相关的新闻故事现在在一起了，但不一定是什么这种关系意味着。 k均值仅有助于寻找潜在的集群。” -取自对算法的移植。存储库包含：将的模型拟合到。使用“肘标准”为K-means算法确定最佳聚类数的

使用肘部法则（Elbow Method）来确定最佳K值

goTsHgo的博客

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2024

通过以上步骤，您可以使用肘部法则确定最佳K值并进行用户聚类分析。这一过程包括数据加载、特征工程、SSE计算、可视化分析和模型训练，适合初学者在生产环境中实现。

R中的聚类分析:确定最佳聚类数-

Mrrunsen的博客

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根据期望最大化的贝叶斯信息标准来确定最佳模型和聚类数，该期望最大化的贝叶斯信息标准由参数化高斯混合模型的分层聚类来初始化。如何选择最佳的聚类数来做k-means分析？绘制以下数据的子集后，多少个聚类是合适的？如何进行聚类树分析？您可以更改聚类方法和计算最佳组数的方法。卡林斯基准则:另一种诊断有多少聚类适合数据的方法。在这种情况下，我们尝试1到10组。如何确定有多少个聚类适合对我的数据进行kmeans分析？首先，一些可再现的数据(Q中的数据是…“，那么这里有一些选择。fpc封装中的功能。

R中的聚类分析：确定最佳聚类数

CyberByte的博客

08-29

457

在上述代码中，我们使用循环计算了2到10个聚类数下的轮廓系数，并将结果存储在silhouette_vec向量中。在图中，我们可以观察到轮廓宽度最大的位置，该位置对应于最佳的聚类数。上述代码中，我们使用循环计算了1到10个聚类数下的SSE，并将结果存储在sse向量中。在图中，我们可以观察到肘部，即SSE下降幅度最大的位置，该位置对应于最佳的聚类数。它计算不同聚类数下的SSE，并选择使SSE下降幅度最大的聚类数作为最佳聚类数。一旦我们执行了聚类分析，接下来的问题是如何确定最佳的聚类数。首先，我们需要准备数据。

[ML] Clustering Analysis 中的 Elbow Method 肘子方法

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处理多个肘子出现的情况：当出现多个Possible Elbows时，除直觉外，优先选取更靠近“过度拟合”的肘子。如图，此处cluster->k=6 优于 k=3。肘子方法的定义参考Wikipedia，其主旨在于聚类选取k值时避免“过度拟合”出现，并且在扭曲/失真允许的范围内尽可能优化数据模型。 Definition： https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering) Reference： https://blog.youkuaiyun.com

Python-深度学习-学习笔记（18）：Kmeans聚类算法与elbow method

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Python-深度学习-学习笔记（18）：Kmeans聚类算法与elbow method 一、Kmeans聚类算法对于"监督学习"(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记...

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法

拓端研究室TRL

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确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。 KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05 我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法包括直接方法和统计测试方法：除了肘部，轮

可以帮助确定聚类数目的Canopy算法及其R语言实现

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介绍了Canopy算法，该算法主要用于在K-means或K-medoids聚类前帮助确定聚类数目和聚类中心，本文展示了该算法的R语言实现代码和一个例子

r语言k-means聚类确定聚类个数

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确定聚类个数是进行K-means聚类分析的重要步骤之一。以下是两种常用的方法来帮助确定合适的聚类个数： 1. 手肘法（Elbow Method）手肘法是一种直观的方法，用于选择合适的聚类个数。该方法通过计算不同聚类个数下的簇内平方和（WCSS）来评估聚类的性能。WCSS是每个簇内数据点与该簇的质心之间距离的平方和。随着聚类个数的增加，WCSS会逐渐减小，但是当聚类个数增加到一定程度时，减少的速度会减缓。这个聚类个数对应的点形成了图形上的一个"肘部"，因此称为手肘法。以下是一个使用手肘法确定聚类个数的R代码示例： ```R library(ggplot2) library(cluster) # 读取数据 data <- read.csv("data.csv") # 计算不同聚类个数下的簇内平方和 wcss <- c() for (i in 1:10) { kmeans_fit <- kmeans(data, centers = i, nstart = 10) wcss[i] <- kmeans_fit$tot.withinss } # 绘制手肘图 ggplot(data.frame(x = 1:10, y = wcss), aes(x, y)) + geom_line() + geom_point() + labs(x = "Number of Clusters", y = "Within-Cluster Sum of Squares") + geom_vline(xintercept = 3, linetype = "dashed") # 根据手肘确定聚类个数为3 ``` 2. 轮廓系数（Silhouette Method）轮廓系数是一种用于评估聚类质量的方法。该方法通过计算每个数据点的轮廓系数来评估聚类的性能。轮廓系数是一个介于-1和1之间的值，表示数据点与其所属簇的相似度与与其他簇的相似度之间的差异程度。轮廓系数越接近1，表示数据点与其所属簇的相似度越高，与其他簇的相似度越低，聚类效果越好。以下是一个使用轮廓系数确定聚类个数的R代码示例： ```R library(ggplot2) library(cluster) # 读取数据 data <- read.csv("data.csv") # 计算不同聚类个数下的轮廓系数 silhouette <- c() for (i in 2:10) { kmeans_fit <- kmeans(data, centers = i, nstart = 10) silhouette[i] <- silhouette(kmeans_fit$cluster, dist(data))$avg.width } # 绘制轮廓系数图 ggplot(data.frame(x = 2:10, y = silhouette[-1]), aes(x, y)) + geom_line() + geom_point() + labs(x = "Number of Clusters", y = "Silhouette Width") + geom_vline(xintercept = 3, linetype = "dashed") # 根据轮廓系数确定聚类个数为3 ```