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rock_cloud 2014-12-22 09:25:23 +08:00
我一般根据数据的特点来选择,不过目前有些算法是可以自动确定K值的。
楼主可以去看看Rival penalized competitive learning,一个很神奇的聚类算法。 |
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robbielj 2014-12-22 09:52:31 +08:00
不是euclidean distance么
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xunyu 2014-12-22 09:57:34 +08:00
这个看你数据内容了
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staticor 2014-12-22 10:53:29 +08:00
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ooxxcc 2014-12-22 10:58:22 +08:00
1到n都试一下,看看哪个比较内聚
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ligyxy 2014-12-22 12:05:51 +08:00
基本思路和stepwise一样
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lcxseima 2014-12-22 12:38:23 +08:00
K-Means选择K本来就是直接关系结果好坏,大概还是根据数据集然后经验做判断吧。资源允许就多试试咯。
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Todd_Leo 2014-12-22 14:06:57 +08:00
你可以用Elbow Method, Gap Statistics, 轮廓系数还有Hopkins统计量来评估簇数. 当然Elbow Method是最简单最直观的
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meta 2014-12-22 14:32:47 +08:00
基本上就是用眼睛看,本来k-means这种玩意儿就是用来试着分类的,又没什么准确结果。一次不行多换几个参数刷几次呗。
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efi 2014-12-22 14:33:39 +08:00
empirically
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