肘部法则

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#数据结构与算法 #matlab #r语言

本文介绍了肘部法则这一数据分析中的重要概念，探讨了如何使用该法则在数据结构和算法选择中找到最佳折衷点。通过实例展示了在MATLAB和R语言环境中如何实施肘部法则，帮助读者理解其在实际问题解决中的价值。

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import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
 
df_features = pd.read_csv(r'11111111.csv',encoding='gbk') # 读入数据
#print(df_features)
'利用SSE选择k
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【机器学习】无监督学习--（聚类）K-Means肘部法则
Roaddd的博客
02-16 8984
1. K-Means算法缺点 1）对k个初始质心的选择比较敏感，容易陷入局部最小值。如下面这两种情况。K-Means也是收敛了，只是收敛到了局部最小值。 2）k值得选择是用户指定的，不同的k得到的结果会有挺大的不同，如下图所示，左边是k=3的结果，蓝色的簇太稀疏了，蓝色的簇应该可以再划分成两个簇。右边的是k=5的结果，红色和蓝色的簇应该合并为一个簇 3）存在局限性，如下面这种非球状的数据分布就搞不定了。 4）数据量比较大的时候，收敛会比较慢。 2. K-Means算法优化 1）使用多次的随机初始化，计
k均值K-means算法案例，包括K=2和肘部法则及图形展示
02-09
k均值K-means算法案例，包括K=2和肘部法则及图形展示
使用肘部法则确定K-Means中的k值
跟着大数据和AI去旅行
09-11 4967
现在，为了确定最佳的聚类数（k），我们绘制了k与它们的WCSS值的关系图。为了确定聚类的最佳数量，我们必须选择“弯头”处的k值，即distortion/inertia开始以线性方式减小的点。在这种方法中，为了确定k值，我们连续迭代k=1到k=n（这里n是我们根据要求选择的超参数）。下面我们将分4步实现肘部法则。首先，我们将创建随机数据集点，然后我们将在此数据集上应用k均值，并计算1到4之间的k的wcss值。我们将k的值从1迭代到n，并计算每个k值的Distortion，给定范围内每个k值的Inertia。
肘部法则和轮廓系数
qq_28957465的博客
02-12 1万+
一、肘部法则–聚类数量选择 肘部法则的计算原理是成本函数，成本函数是类别畸变程度之和，每个类的畸变程度等于每个变量点到其类别中心的位置距离平方和（类内部的成员彼此越紧凑则类的畸变程度越小，越分散越大）。在选择类别数量上，肘部法则会把不同值的成本函数值画出来。随着值的增大，每个类包含的样本数会减少，于是样本离其重心会更近平均畸变程度会减小。随着值继续增大，平均畸变程度的改善效果会不断减低。值增大过程...
K-means算法代码实现（python）
江南小帅瓜的博客
07-04 1万+
K-means算法代码实现以及解决质心选择问题 计算距离 距离通常使用欧几里得距离来衡量 def euclDistance(vector1, vector2): return np.sqrt(sum((vector2 - vector1) ** 2)) 初始化质心 def initCentroids(data, k): numSamples, dim = data.shape ...
肘部法则和轮廓系数(用于确定簇类数目）
xiaziqiqi的博客
08-23 1万+
主要用于结果机器学习常见监督学习方法中确定合适的簇类数目，如果有不懂的地方可以私信博主or评论。本文主要介绍的是肘部法则和轮廓系数去判断聚类质量忧优劣
肘部法则matlab代码-Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python:Python中的卡尔曼和贝叶斯过滤器
05-27
肘部法则matlab代码 卡尔曼和贝叶斯过滤器的介绍性文字。 所有代码都是用Python编写的，而本书本身是使用Juptyer Notebook编写的，因此您可以在浏览器中运行和修改代码。 有什么更好的学习方法？ “ Python中的...
Elbow Method（肘部法则）
Rhett_Butler0922的博客
04-27 1414
肘部法则是一种简单而有效的工具，用于在K-Means聚类中选择最佳的簇数量K。其核心是通过绘制K值与WSS的曲线，寻找“肘部”点。尽管它直观且易于实现，但存在主观性和对数据分布敏感的局限性。在实际应用中，建议结合其他评估指标（如轮廓系数或间隙统计）和领域知识，以确保选择合理的K值。你可以通过实现肘部法则并结合实际数据集（如鸢尾花数据集或客户数据）进行实验，进一步加深理解。实践：用Python实现肘部法则，尝试不同数据集，观察曲线的变化。深入。
数据挖掘中基于肘部法则的聚类分析在中小学生出行路线优化设计的应用.pdf
07-14
针对这一问题，本文提出了基于肘部法则的K-Means聚类分析，以期在中小学生出行路线优化设计中寻找校车停车站点的合理数目和位置。下面将详细介绍数据挖掘中聚类分析的原理、K-Means算法的具体实现步骤、肘部法则...
Kmeans算法肘部法则--Kmeans算法确定K值
热门推荐
feichong621的博客
10-12 3万+
肘部法则对于K-means算法的K值确定起到指导作用，很多人在用K-means算法的时候可能不知道如何确定K取多少比较好，在面试也会遇到K值确定的问题。肘部算法可以有效解决这个问题 简单叙述一下肘部法则，由左下图，y轴为SSE（Sum of the Squared Errors-误差平方和），x轴为k的取值，随着x的增加，SSE会随之降低，当下降幅度明显趋向于缓慢的时候，取该值为K的值。 1 ）对于n个点的数据集，迭代计算k from 1 to n，每次聚类完成后计算每个点到其所属 的簇中心的距离的平方和
手肘法matlab源码-DAS3:3D肩肘模型
05-25
手肘法matlab源码DAS3：3D肩膀和肘部模型 开发团队：Ton van den Bogert（），Dimitra Blana（），Ed Chadwick（） DAS3是动态手臂模拟器的第三代，它是肩膀和手臂的肌肉骨骼模型。 手臂模拟器是NIH合同“脑控制的混合功能电刺激”的一部分，由Case Western Reserve大学的Robert F. Kirsch博士领导。 该模型最初是为实时仿真而开发的。 当与合适的可视化环境一起使用时，DAS3模型可以提供一个虚拟现实工具，使人处于控制回路中，用于测试大脑接口的功能性电刺激（FES）[1]。 但是，该模型带有一个API，该API允许其他类型的应用程序。 可以执行离线模拟（比实时更快或更慢）来模拟实验或对控制系统进行优化。 轨迹优化可以使用搭配方法进行状态估计，预测性仿真或设计优化[2]。 此存储库正在进行中，以将项目从Opensim 3.3移植到Opensim 4.0。 Opensim 3.3版本仍在。 提供了二进制文件和文档，并且团队成员可以访问源代码。 端口完成后，可以在此处下载最新版本。 我们希望用户能为该项目做出贡献。 要
point 如何求elbow_如何选择kmeans中的k值——肘部法则–Elbow Method和轮廓系数–Silhouette Coefficient...
weixin_39765695的博客
12-23 617
肘部法则–Elbow Method我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions)，那么，对于一个簇，它的畸变程度越低，代表簇内成员越紧密，畸变程度越高，代表簇内结构越松散。 畸变程度会随着类别的增加而降低，但对于有一定区分度的数据，在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善，之后缓慢下降，这个临界点就可...
使用肘部法则选择KMeans聚类中的k值
python收藏家的博客
12-05 1万+
任何无监督算法的基本步骤是确定数据可以被聚类到的聚类的最佳数量。因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的聚类。我们倾向于使用一些可以帮助我们决定最佳聚类数的方法。在K-Means聚类的情况下，我们使用肘部法则来定义最佳的聚类数。什么是K-Means聚类中肘部法则？如我们所知，在k-means聚类算法中，我们随机初始化k个聚类，并且我们迭代地调整这k个聚类，直到这些k-质心处于平衡状态。然而，在初始化这些集群之前，我们要做的主要事情是确定我们必须使用多少个集群。
聚类 肘部法则
weixin_30872867的博客
06-26 6393
肘部法则：畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置就是肘部，一般用畸变程度来确定最佳的值。 畸变程度：每个类别距离其该类中心点的距离称为畸变程度 转载于:https://www.cnblogs.com/callyblog/p/9227996.html...
聚类模型 系统聚类+肘部法则
nahnah_的博客
06-18 7912
聚类模型
R语言KMeans聚类分析：使用肘部法则确定最佳聚类簇数
DevSavantX的博客
08-23 1812
拐点对应的聚类簇数即被认为是最佳的聚类簇数，因为它能在保持较低的簇内平方和的同时提供较好的聚类效果。拐点对应的聚类簇数即被认为是最佳的聚类簇数，因为它能在保持较低的簇内平方和的同时提供较好的聚类效果。确定最佳的聚类簇数是一个关键问题，因为选择不同的簇数可能会导致不同的聚类结果。通过循环遍历可选的聚类簇数，对数据集执行KMeans聚类，并将每个聚类簇数对应的WCSS值存储在。通过循环遍历可选的聚类簇数，对数据集执行KMeans聚类，并将每个聚类簇数对应的WCSS值存储在。函数绘制聚类簇数与WCSS的关系图。
K-Means简单理解之《老王开超市》以及‘肘部法则’
qq_41682922的博客
11-30 2465
本文讲解Kmeans的简单理解和小应用《老王开超市》以及肘部法则 有很多聚类方法，我们这里是最基本的Kmeans聚类 什么是Kmeans聚类，俗话讲‘物以类聚，人以群分’。数据也是如此 与分类不同的是：聚类是无监督算法，而分类是有监督算法是带标签的。 聚类可以简单的理解为根据数据的各个特征把一堆数据聚集为多个群体。然后针对不同群体的数据进行不同的操作。 例如： 老王想要在村子里开几个个超市...
分析kMeans、二分K-Means算法及肘部法则
Starbeing的博客
09-10 2万+
K-Means算法是聚类中的基础算法，也是无监督学习里的一个重要方法。其基本原理是随机确定k（人为指定）个初始点作为簇质心，然后将数据样本中的每一个点与每个簇质心计算距离，依据此距离对样本进行分配；之后将每次簇的质心更改为该簇内所有点的平均值。 普通的K-Means算法因为初始簇质心的随机性，很可能会收敛到局部最优。为解决这一情况，可以随机初始化若干次，取最好结果，但这种方法在初始给定k值较大的情...
机器学习算法（十二）：聚类
weixin_39910711的博客
04-05 1万+
目录 1 K的选择 1.1肘部法则(Elbow method) 1.2目标法则 1.3间隔统计量 Gap Statistic 1.4 关于K值选择的改进算法——ISODATA算法 2聚类算法的评估 2.1估计聚类趋势 2.2 判定数据簇数 2.3测定聚类质量 2.3.1轮廓系数（Silhouette Coefficient） 2.3.2均方根标准偏差（Root-mean-square standard deviation，RMSSTD） 2.3.3 R方（R-Sq...
肘部法则原理
最新发布
05-13
### 肘部法则（Elbow Method）原理 肘部法则是用于确定聚类算法中最佳簇数 \( k \) 的一种方法。其核心思想是通过计算不同 \( k \) 值下的误差平方和（Sum of Squared Errors, SSE），并观察 SSE 随着 \( k \) 增加...
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