[英]Choosing number of clusters in k means
我想聚类大量数据，为此我在MATLAB中使用了k均值函数。 问题是它返回一个矩阵，其中所有数据都按我指定的簇数排序。
我怎么知道哪个簇是最佳的。
我以为，如果我在每个群集中得到相等数量的元素，那将是最佳选择，但这永远不会发生。 相反，它可以继续对我输入的任何数字进行数据聚类。
请帮忙...
我读了一下，我认为对此的答案可能是：-在kmeans中，我们试图根据数据出现时的方式对数据进行分区，因此从理论上讲，我们最好的数据集将是每个分区具有相等数量的数据。
我使用kmeans ++是一种比kmeans更好的算法，因为它不初始化随机值，然后遍历分区的数量直到分区的大小几乎相等。 这是一个大概的数字，比如说3我得到2180,729,1219，而4我得到30,2422，1556,120，所以我选择3作为我的最终答案.......
使用具有L方法的平滑器来确定K-Means簇的数量
[英]Using a smoother with the L Method to determine the number of K-Means clusters
根据连接距离，使用K-means plus plus聚类算法创建聚类
[英]Creating clusters with K-means plus plus clustering algorithm based on connected distance
如何找到给定大小n的聚类方式的数目和k的聚类数目的递归公式？
[英]How to find the recurrence formula for the number of ways of clustering given size n and number of clusters to be k?
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