kmeans聚类效果的评估指标有
评价聚类效果的高低通常使用聚类的有效性指标，所以目前的检验聚类的有效性指标主要是通过簇间距离和簇内距离来衡量。这类指标常用的有CH（Calinski-Harabasz）指标等。
一个好的聚类方法可以产生高品质簇，是的簇内相似度高，簇间相似度低。一般来说，评估聚类质量有两个标准，内部质量评价指标和外部评价指标。
内部评价指标是利用数据集的属性特征来评价聚类算法的优劣。通过计算总体的相似度，簇间平均相似度或簇内平均相似度来评价聚类质量。
外部质量评价指标是基于已知分类标签数据集进行评价的，这样可以将原有标签数据与聚类输出结果进行对比。
外部质量评价指标的理想聚类结果是：具有不同类标签的数据聚合到不同的簇中，具有相同类标签的数据聚合相同的簇中。外部质量评价准则通常使用熵，纯度等指标进行度量。
K-Means聚类步骤：
1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点；
2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中；
3、每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点；
4、然后根据这个中心重复第2、3步，直到收敛（中心点不再改变或达到指定的迭代次数），聚类过程结束。
kmeans聚类算法优缺点
算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的，而簇与簇之间区别明显时，它的聚类效果很好。2、缺点 对K值敏感。也就是说，K的选择会较大程度上影响分类效果。在聚类之前，我们需要预先设定K的大小，但是我们很难确定分成几类是最佳的，比如上面的数据集中，显然分为2类...
K-means原理、优化、应用
2、对于不是凸的数据集比较难收敛 3、如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳。 4、 最终结果和初始点的选择有关，容易陷入局部最优。5、对噪音和异常点比较的敏感。 解决K-Means算法对 ...
案例4:机器学习--使用k-means对不同品牌啤酒进行聚类分析
k-means算法介绍 包括聚类流程分析、API使用和聚类效果展示。流程体验：动态展示网站，鼠标操作即可理解k-means聚类流程。API使用示例：sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)效果展示：随机创建不同二维数据集，应用k-means进行聚类。小结：k-means算法优点在于简单快速，适合常规数据集，但缺点在于对任意...
K-Means 聚类算法
DBI 是一种评估度量的聚类算法的指标,通常用于评估 K-means 算法中 k 的取值。简单的理解就是:DBI 是聚类内的距离与聚类外的距离的比值。所以,DBI 的数值越小,表示分散程度越低,聚类效果越好。 还存在许多用于验证 K 的其他技术,包括交叉验证,信息标准,信息理论跳跃方法,轮廓方法和 G 均值算法等等。三,数学原...
利用Kmeans聚类分析两类问题
两种方法对比：在K-means聚类中，是预先规定出要产生多少个类别的数量，再根据类别数量自动聚成相应的类。对K-means而言，首先是随机产生于类别数相同的初始点，然后判断每个点与初始点的距离，每个点选择最近的一个初始点，作为其类别。当类别产生后，在计算各个类别的中心点，然后计算每个点到中心点的...
KMeans聚类算法,简短易懂的python代码
4. 判断迭代是否收敛：如果新旧聚类中心没有变化或者满足迭代条件，则输出结果并结束；否则，回到步骤2继续迭代。下面是相应的Python代码实现。为了测试代码，我们随机生成了200个样本点，样本维度为2，将其聚为3类。聚类结果输出。为了更直观地展示聚类效果，我们将进行可视化展示。-完结- ...
kmeans聚类算法是什么?
kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。在实际K-Mean算法中，我们一般会多次运行图c和图d，才能达到最终的比较优的类别。用数据表达式...
Kmeans聚类算法简介(有点枯燥)
5. 聚类效果评估 我们把机器学习定义为对系统的设计和学习,通过对经验数据的学习,将任务效果的不断改善作为一个度量标准。Kmeans是一种非监督学习,没有标签和其他信息来比较聚类结果。但是,我们还是有一些指标可以评估算法的性能。我们已经介绍过类的畸变程度的度量方法。本节为将介绍另一种聚类算法效果评估方法称为...
聚类算法之——K-Means++聚类算法
K-Means++聚类算法通过优化初始聚类中心的选择策略，确保它们之间的距离最大化，以提高聚类效果。其基本步骤包括：首先用轮盘法选择第一个中心，即个体被选中的概率与其适应度成正比；然后，按照适应度计算每个样本成为下一个中心的概率，累积概率大意味着被选中的可能性更高。选取下一个中心时，通过随机...
K-Means 聚类原理
很明显，上面的聚类效果很差，还不如我们肉眼聚类出来的效果。是否有办法判断不同聚类结果的好坏呢？第一步，计算每一个cluster的总变差(total variation)第二步，重新选择3个initial cluster，并且多次迭代判断cluster，计算total variation 第三步，多次重复上一步的内容，选择total variation最小的聚类结果...
陶终亚叶： K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. k个初始类聚类中心点的选...
振兴区13775096288： 如何评价聚类结果的好坏 - ？
陶终亚叶： 常见的聚类评测指标有纯度和 F 值,其中 F 值更为常用.F 值的更普适的应用是信息检索的结果,其计算包括了两个指标:召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate).召回率的定义为:检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文...
振兴区13775096288： 如何计算k - means的准确率 - ？
陶终亚叶： 如果你说的是用外部评价指标来评价K-means聚类的聚类结果的话,可以用Purity指数等.如图,有聚类算法把样本分为3个簇,cluster1,2,3.其中cluster1中x最多,把cluster1看作是x的簇.cluster2中o最多,就看做是o的簇,以此.cluster1中x有5个,cluster2中o有4个,cluster3中◇有3个,总样本数是17个.那么,此次划分Purity指数就是(5+4+3)/17=0.71. 参考链接. 网页链接
振兴区13775096288： r语言中kmeans聚类结果,怎么评估其准确性 - ？
陶终亚叶： [idx,c,sumd] = kmeans(x,k) 其中x是只含数字部分的矩阵.k是要聚集的类数.
振兴区13775096288： davies - bouldin指标是什么 - ？
陶终亚叶： 在阅读关于K-means的相关文献的时候,文献中提到了Davies-Bouldin指数,简称DBI.它的作用是评估K-means算法中k值的取值.遂查找了DBI相关的文献来阅读. 戴维-Bouldin指数(DBI)(由大卫L·戴维斯和唐纳德·Bouldin提出)是一种评估度量的聚类算法.我找到了他们在1979年发表的文章《A Cluster Separation Measure》开始学具体请访问微博:http://blog.sina.com.cn/s/blog_65c8baf901016flh.html
振兴区13775096288： k - means算法中为什么要计算样本点的平均距离 - ？
陶终亚叶： 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一...
振兴区13775096288： 在python中如何使用kmeans得出SSE - ？
陶终亚叶： 用sklearn包,里面有你要的kmeans算法,然后找到聚类评判指标,也有你要的SSE.
振兴区13775096288： python k - means模型怎么评估 - ？
陶终亚叶： 需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好. 另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类(L,M,S)等!
振兴区13775096288： 数据挖掘有哪些模型评价方法 - ？
陶终亚叶： 可分为四大类1. 分类与预测,决策树、神经网络、回归、时间序列2. 聚类,k-means,快速聚类,系统聚类3. 关联,apriori算法等4. 异常值处理
