數據分析 第六篇：聚類的評估（簇數肯定和輪廓係數）和可視化

在實際的聚類應用中，一般使用k-均值和k-中心化算法來進行聚類分析，這兩種算法都須要輸入簇數，爲了保證聚類的質量，應該首先肯定最佳的簇數，並使用輪廓係數來評估聚類的結果。html 一，k-均值法肯定最佳的簇數 一般狀況下，使用肘方法（elbow）以肯定聚類的最佳的簇數，肘方法之因此是有效的，是基於如下觀察：增長簇數有助於下降每一個簇的簇內方差之和，給定k>0，計算簇內方差和var(k)，繪製var

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