如何确定聚类簇数 （k）

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#聚类簇数 #CH

现有的许多传统聚类方法，比如说k-means算法，在聚类之前，聚类簇数（k）是需要提前给定的。然而，对于一个数据集，我们大概率也不会知道它的自然簇数。本次博客主要目前有什么方法可以获取到聚类簇数(k)？
[参考sklearn]

  • 组内平方误差和——拐点图
  • Calinski and Harabasz score
  • 轮廓系数Average silhouette method
    s ( i ) = b ( i ) − a ( i ) max ⁡ ( a ( i ) , b ( i ) ) s(i) = \frac{b(i)-a(i)}{\max(a(i),b(i))} s(i)=
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R语言K均值聚类分析：使用期望最大化准则确定最优聚类簇数
CyberLynxO的博客
08-24 327
聚类的质量可以通过聚类内部的样本点之间的紧密程度和聚类之间的间隔程度来衡量。在确定最优聚类簇数时，我们希望在保持一定的聚类质量的前提下，尽量减少簇数，以避免过度聚类。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行K均值聚类分析，并使用期望最大化准则来确定最优的聚类簇数。期望最大化准则基于聚类结果的最大似然估计，通过最大化数据点被正确分配到其对应簇的概率来选择最佳的聚类簇数。这将帮助我们在聚类过程中选择合适的簇数，以获得更好的聚类结果。运行代码后，你将得到一个评估指标随簇数变化的曲线图，并输出最优的聚类簇数。
R语言K均值聚类分析：确定最佳聚类簇数的实践
CyberLynxX的博客
08-11 768
一般来说，当聚类簇数变大时，SSE的下降速度会逐渐减慢，直到达到一个拐点处，此时再增加聚类簇数不再显著改善聚类效果。这个拐点对应的聚类簇数即为我们要选择的最佳聚类簇数。该方法通过计算不同聚类簇数下的聚类误差平方和（SSE），找出聚类簇数与SSE之间的关系，并选择一个合适的聚类簇数，以达到最佳的聚类效果。这里我们以一个虚拟的数据集为例，假设我们有一个包含两个特征的数据集，存储在一个名为data的数据框中。本文介绍了如何使用R语言中的K均值聚类算法以及如何利用肘部法则来确定最佳的聚类簇数。一、什么是肘部法则？
如何确定多少个簇？聚类算法中选择正确簇数量的三种方法
deephub
02-13 1万+
聚类是一种无监督机器学习方法，可以从数据本身中识别出相似的数据点。 对于一些聚类算法，例如 K-means，需要事先知道有多少个聚类。 如果错误地指定了簇的数量，则结果的效果就会变得很差（参见图 1）。 这种情况下，s 变为负数，接近 -1。 在许多情况下，不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相关的领域内知识可能有助于确定簇的数量。但是这假设需要知道目标类（或至少有多少类），而在无监督学习中无法确认，所以我们需要一种方法，它可以在不依赖目标变量的情况下
划分聚类算法：k-means原理
weixin_44259625的博客
02-14 472
k-means原理 输入：k（簇的数目）、要进行分类的数据集D 输出：k个簇的集合 过程： 1）从D中以某种规则选择k个样本或者k个在值域范围内点作为初始簇的中心； 2）计算簇中心之外的每个样本和每个簇中心的距离，将样本归属于最近的簇； 3）计算簇内平均值，将均值作为簇的中心； 4）训练2和3，知道簇中心的变化小于一定的阈值或者即便簇中心变动，但是簇内样本不变动。 k-means的优缺点： 优点：...
聚类后的类别对应
Great haste makes great waste
01-03 5095
有时候我们会用sklearn进行数据聚类，但是聚类后如何将预测输出与实际进行对应，可以考虑如下两个方式：from collections import Counterfrom sklearn.mixture import GaussianMixture from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.decomposition impo
聚类分析如可确定最佳的聚类簇数？
热门推荐
interbigdata的博客
07-23 1万+
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。也就是说我们对样本数据的划分是不了解。聚类分析的任务就是要明确这个划分。例如我们采集到很多未知的植物标本，并对每株标本的植物学特征进行了记录、量化。那么这些植物标本到底是几个物种呢？聚类分析就可以解决这个问题。 当前在机器学习领域涌现了许多优秀的聚类分析算法供我们使用，如k-means、DBSCAN、AGNES等。通过使用这些成熟的算法，我们...
【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解（图文解释 超详细）
showswoller的博客
01-10 1850
【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解（图文解释 超详细）
BIC确定GMM聚类簇数.zip_BIC信息准则_gmm bic 准则_gmm聚类_聚类_高斯混合
07-14
在"BIC确定GMM聚类簇数.py"这个Python脚本中，很可能是实现了一个循环，尝试不同的聚类簇数，并计算对应的BIC值。脚本可能包含以下步骤： 1. 初始化：设定聚类簇数的最大值，创建一个数组来存储每个簇数的BIC值。 2...
R语言K均值聚类分析：自动确定最优聚类簇数
ByteJolt的博客
08-11 436
通过选择最大轮廓系数对应的聚类簇数，我们能够更好地评估数据的聚类效果，提高聚类算法的效率和准确性。包，并读取了待处理的数据。然后，我们通过循环尝试不同的聚类簇数，并计算每个聚类簇数对应的轮廓系数。对于K均值聚类来说，我们可以利用该准则来判断不同聚类簇数对数据拟合的好坏程度，从而选取最优的聚类簇数。（2）E步（Expectation）：根据当前的聚类中心，计算每个样本点属于各个聚类簇的概率，并将样本点分配到概率最大的聚类簇。（5）通过计算聚类结果的评估指标（如轮廓系数、误差平方和等），选择最优的聚类簇数。
R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法
大数据部落
09-28 9465
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7275 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。 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。 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.........
python中kmeans中k怎么取值_Python 如何确定K-Means聚类的簇数
weixin_39559382的博客
12-03 584
背景“人以类聚，物以群分”，在大千世界中总有那么一些人，性格爱好、行为习惯比较相近，我们就会把他们归为一类人，这就是我们人脑自动进行的一个聚类(归类)。在数据分析中，我们也经常拿数据来进行K-Means聚类，用来进行一些分析，K-Means聚类可能大家都会，但是如何科学的决策聚类簇数，这一直是聚类的一大难题。今天就来分享一下，自己工作中在确定聚类簇数时要到的方法。方法可以确定聚类簇数的方法Adju...
一文解读聚类中的两种流行算法
量子位
11-20 1224
原作：Anuja Nagpal 谢阳 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在这篇文章中，Nagpal以简明易懂的语言解释了无监督学习中的聚类（Clustering）问题，量子位将全文编译整理，与大家分享。 何为聚类？ “聚类”顾名思义，就是将相似样本聚合在一起，属于机器学习中的无监督学习问题。聚类的目标是找到相近的数据点，并将相近的数据点聚合在一起。
【有啥问啥】关于聚类算法（Clustering）：你想要了解的都在这里
最新发布
Chauvin的博客
08-21 1963
聚类是一种无监督学习方法，旨在根据数据点的相似性将其划分为多个组（簇）。与分类任务不同，聚类不依赖于预先标记的数据集，而是根据数据本身的特征进行分组。聚类算法广泛应用于图像处理、文本分析、市场细分、生物信息学等领域，帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。
聚类中的簇数选择
aihali的专栏
04-14 5224
像其他算法一样，聚类算法也有自己的调整复杂度的控制参数，这就是簇数k。给定k，聚类总是找出k个中心，不管它们是实际上有意义的分组，还是我们使用的算法加强的分组。存在多种调整k的方法： 在某些诸如颜色量化的应用中，k由应用确定。使用PCA在二维平面绘制数据可能用来发现数据的结构和数据中的簇数。 增量方法可能有助于确定k；设置允许的最大距离等价于设置每个实例的允许的最大重构误差。在某些实际应
ML (Chapter 9): 聚类 (clustering)
连理o的博客
05-08 1513
本文为《机器学习》(周志华) 的读书笔记 参考 南瓜书 目录聚类任务性能度量外部指标内部指标 聚类任务 unsupervised learning 聚类试图将数据集中的无标记样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个 “簇" (cluster). 通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（类别） 聚类既能作为一个单独过程，用于找寻数据内在的分布结构，也可作为分类等其他学习任务的前驱过程 例如，在一些商业应用中需对新用户的类型进行判别，但定义”用户类型” 对商家来说却可能不太容易，
聚类（Clustering）理论简介
Hisun_Gwen的博客
06-06 1935
聚类(clustering)是将数据集D划分成若干互不相交的子集，即’簇’（cluster）.通常这个数据集是由无标记（也可以是少部分存在标记）的样本数据构成。它的核心思想是“物以类聚”。 现实中，人们获得的数据大部分都是未标记，分类和回归算法不能够处理这些数据，而人工进行标记耗时耗力，也是不可行的。因此，人们处理这些数据的大致步骤是：先采用聚类，将数据划分成若干个簇，再将每个簇根据数据的含义定义
聚类 (一)
Apathetical的博客
05-25 4054
聚类(clustering) 定义 　　聚类试图将数据中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”(cluster)。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念(类别)，如“浅色瓜”“深色瓜”，“有籽瓜”“无籽瓜”，甚至“本地瓜”“外地瓜”等；需要说明的是，这类概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需由使用者来把握和命名。 　　聚...
聚类算法（K-Means和DBSCAN）
晓海的博客
12-29 5913
聚类算法（K-Means和DBSCAN） 目录 一、无监督学习与聚类算法 1、旨在理解数据自然机构的聚类 2、用于数据处理的聚类 二、核心概念 1、聚类分析 2、簇 三、基于原型的技术：K-Means 1、基于原型的簇 2、K-means的基本定义 3、算法执行细节 四、使用sklearn实现K-Means 1、重要参数：n_clusters 2、聚类算法的模型评估指标：轮廓系数 3、案例：基础轮...
R数据挖掘 第三篇：聚类的评估（簇数确定和轮廓系数）和可视化
albh81462的博客
08-25 1万+
在实际的聚类应用中，通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析，这两种算法都需要输入簇数，为了保证聚类的质量，应该首先确定最佳的簇数，并使用轮廓系数来评估聚类的结果。 一，k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下，使用肘方法（elbow）以确定聚类的最佳的簇数，肘方法之所以是有效的，是基于以下观察：增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和，给定k>0，计算簇内方差和var(k)，...
利用BIC准则优化GMM聚类簇数选择方法
资源摘要信息:"该文档详细介绍了如何使用贝叶斯信息准则（BIC）来确定高斯混合模型（GMM）的聚类簇数。在聚类分析中，选择合适的簇数对于模型的效果至关重要。BIC是一种模型选择准则，用于在多个模型中选择最佳模型...
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