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数据分析kmeans设置k值

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kmeans如何用Python实现第一个算法:当来自sklearn的scikitlearn包的K值Modelbeans (n _ clustersk) x 。clusterimportkmeans 10 # kmeans需要用到聚类算法一年前，我已经从一些sklearn文档和博客中大致整理了一些相关知识，记录在我的电子笔记中，现在发到网上，那时候很乱，以后我会慢慢整理完善内容，作为备忘录，之前电影标签信息的聚类结果作为隐式反馈放入SVD进行训练 。有两个使用条件熵定义的同质性度量的小例子:sklearn，度量标准，homogeneity _ score:每个聚类类只包含一个类别的程度度量 。
sk learn . metrics . v _ measure _ score:以上两者的折中:V2 *(同质性*完备性)/(同质性 完备性)可以作为聚类结果的度量 。sk learn . metrics . adjusted _ rand _ score:调整后的rand系数 。
如何证明1、K-Means聚类若干问题1KMeans聚类的收敛性？会收敛吗？2聚类终止条件:迭代次数、聚类中心变化率、最小均方误差MSE？3.聚类初值对聚类结果有什么影响？(KMeans对初始值敏感)4确定聚类数k的肘形选择方法没有所谓的最佳选择聚类数的方法，通常需要根据不同的问题手动选择 。我们在选择的时候，要思考我们使用K-means聚类算法的动机是什么，然后选择最能服务目标的聚类数 。
关于肘规则，我们需要做的是改变k的值，也就是聚类类别的总数 。我们使用一个聚类来运行K-means聚类方法 。这意味着所有的数据将被划分到一个聚类中，然后计算成本函数j和k，这代表了聚类类型 。我们可能会得到这样的曲线 。就像人的手肘 。这就是“肘规则”的作用 。我们来看这样一张图 。看起来那里好像有一个清晰的肘关节 。
2、K-means原理、优化、应用KMeans算法是一种无监督聚类算法 ， 实现简单，聚类效果好，因此应用广泛 。KMeans算法有许多变体 。本文从最传统的KMeans算法入手，在此基础上描述了KMeans的优化变异方法 。包括初始化优化KMeans算法、距离计算优化elkanKMeans算法和大数据情况下的优化MiniBatchKMeans算法 。
【数据分析kmeans设置k值】让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。1.随机选择k个聚类的初始中心 。2.对于任意一个样本点，求其到k个聚类中心的距离 ， 将该样本点归入距离最小的中心的聚类中 。3.在每次迭代期间，通过平均值更新每个聚类的中心点(质心) 。4.对于k个聚类中心 ， 经过2或3步迭代更新后，如果位置点变化不大(可以是设置 threshold)，则认为达到稳定状态 ， 迭代结束 。

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