怎樣確定K-means算法中的k值
1. K-means算法
k-means算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的聚類算法，原理簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)容易，內(nèi)存占用量也比較小。但使用這個(gè)方法時(shí)，需要事先指定將要聚合成的簇?cái)?shù)
。
在先驗(yàn)知識(shí)缺乏的情況下，想要確定是非常困難的。
目前常用的用來(lái)確定的方法主要有兩種：肘部法、輪廓系數(shù)法。
2. 初始k值的選擇
1) 肘部法
肘部法所使用的聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)為：數(shù)據(jù)集中所有樣本點(diǎn)到其簇中心的距離之和的平方。但是肘部法選擇的并不是誤差平方和最小的，而是誤差平方和突然變小時(shí)對(duì)應(yīng)的值。
2) 輪廓系數(shù)法
輪廓系數(shù)是一種非常常用的聚類效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。該指標(biāo)結(jié)合了內(nèi)聚度和分離度兩個(gè)因素。其具體計(jì)算過程如下：
假設(shè)已經(jīng)通過聚類算法將待分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類，并最終得到了個(gè)簇。
對(duì)于每個(gè)簇中的每個(gè)樣本點(diǎn)
，分別計(jì)算其輪廓系數(shù)。
具體地，需要對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)計(jì)算以下兩個(gè)指標(biāo)：
：樣本點(diǎn)到與其屬于同一個(gè)簇的其他樣本點(diǎn)的距離的平均值。
越小，說明該樣本屬于該類的可能性越大。
：樣本點(diǎn)到其他簇
中的所有樣本的平均距離
的最小值 ,
則樣本點(diǎn)的輪廓系數(shù)為：
而所有樣本點(diǎn)的輪廓系數(shù)的平均值，即為該聚類結(jié)果總的輪廓系數(shù)
。
，越接近與1，聚類效果越好。
3) 具體案例
先利用sklearn.datasets中的方法生成自己的聚類數(shù)據(jù)集。
具體如下：
對(duì)數(shù)據(jù)x進(jìn)行歸一化(因?yàn)镵Means算法中涉及到距離的計(jì)算)，具體如下：
使用肘部法確定值，其代碼如下：
使用輪廓系數(shù)確定值，其代碼如下：
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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