[英]Choosing number of clusters in k means
我想聚類大量數據，為此我在MATLAB中使用了k均值函數。 問題是它返回一個矩陣，其中所有數據都按我指定的簇數排序。
我怎么知道哪個簇是最佳的。
我以為，如果我在每個群集中得到相等數量的元素，那將是最佳選擇，但這永遠不會發生。 相反，它可以繼續對我輸入的任何數字進行數據聚類。
請幫忙...
我讀了一下，我認為對此的答案可能是：-在kmeans中，我們試圖根據數據出現時的方式對數據進行分區，因此從理論上講，我們最好的數據集將是每個分區具有相等數量的數據。
我使用kmeans ++是一種比kmeans更好的算法，因為它不初始化隨機值，然后遍歷分區的數量直到分區的大小幾乎相等。 這是一個大概的數字，比如說3我得到2180,729,1219，而4我得到30,2422，1556,120，所以我選擇3作為我的最終答案.......
使用具有L方法的平滑器來確定K-Means簇的數量
[英]Using a smoother with the L Method to determine the number of K-Means clusters
根據連接距離，使用K-means plus plus聚類算法創建聚類
[英]Creating clusters with K-means plus plus clustering algorithm based on connected distance
如何找到給定大小n的聚類方式的數目和k的聚類數目的遞歸公式？
[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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