数据分析 第六篇：聚类的评估（簇数肯定和轮廓系数）和可视化

在实际的聚类应用中，一般使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析，这两种算法都须要输入簇数，为了保证聚类的质量，应该首先肯定最佳的簇数，并使用轮廓系数来评估聚类的结果。html 一，k-均值法肯定最佳的簇数 一般状况下，使用肘方法（elbow）以肯定聚类的最佳的簇数，肘方法之因此是有效的，是基于如下观察：增长簇数有助于下降每一个簇的簇内方差之和，给定k>0，计算簇内方差和var(k)，绘制var

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