kmeans设置中心_聚类分析：kmeans 算法簇个数的确定

作者：我家小花儿 | 2024-04-25 10:34:28

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kmeans聚类中心的确定

kmeans算法是无监督聚类学习中最常见、最常用的算法之一，其基本原理如下：

1、随机初始化k个聚类中心点，并计算数据中每个点到k个点的距离；

2、将每个数据点分到距离聚类中心点最近的聚类中心中；

3、针对每个类别重新计算聚类中心；

4、重复上面的2、3步骤中，直到达到预先设置的停止条件（迭代次数、最小误差变化等）。

kmeans算法其实挺简单，但是聚类个数k应该如何的选择？目前常用有肘部法则和轮廓系数法等。肘部法则通过寻找损失值下降平稳的拐点来确定k值，而轮廓系统则是通过寻找轮廓系数的最大值来进行计算：

肘部法则SSE（误差平方和）：

（

为第i簇的质心）

轮廓系数：

（

是样本i在同类别内到其它点的平均距离，

是样本i到最近不同类别中样本的平均距离）

通过Python模拟数据，应用kme

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