參考**
def disteclud(veca, vecb):
"""計算兩個向量的歐式距離的平方，並返回
"""return np.sum(np.power(veca - vecb, 2))
def test_kmeans_nclusters(data_train):
"""計算不同的k值時，sse的大小變化
"""data_train = data_train.values
nums=range(2,10)
sse =
for num in nums:
sse = 0
kmodel = kmeans(n_clusters=num, n_jobs=4)
kmodel.fit(data_train)
# 簇中心
cluster_ceter_list = kmodel.cluster_centers_
# 個樣本屬於的簇序號列表
cluster_list = kmodel.labels_.tolist()
for index in range(len(data)):
cluster_num = cluster_list[index]
sse += disteclud(data_train[index, :], cluster_ceter_list[cluster_num])
print("簇數是",num , "時； sse是", sse)
return nums, sse
nums, sse = test_kmeans_nclusters(filter_zscore_data)
K Means聚類最優k值的選取
最近做乙個文字分類的專案，在最開始的時候會用到k means的聚類方法，因此需要在文字上找到最佳的聚類數。1.1 理論 手肘法的評價k值好壞的標準是sse sum of the squared errors ss e p ci p mi 2s se p ci p mi 2其中 c i c i代表第 ...
kmeans聚類選擇最優K值python實現
kmeans演算法中k值的確定是很重要的。下面利用python中sklearn模組進行資料聚類的k值選擇 資料集自製資料集，格式如下 手肘法 手肘法的核心指標是sse sum of the squared errors，誤差平方和 其中，ci是第i個簇，p是ci中的樣本點，mi是ci的質心 ci中所...
K means聚類最優k值的選取
最近做了乙個資料探勘的專案，挖掘過程中用到了k means聚類方法，但是由於根據行業經驗確定的聚類數過多並且並不一定是我們獲取到資料的真實聚類數，所以，我們希望能從資料自身出發去確定真實的聚類數，也就是對資料而言的最佳聚類數。為此，我查閱了大量資料和部落格資源，總結出主流的確定聚類數k的方法有以下兩...