使用 K-Means 聚类算法时，选择最佳聚类数非常重要。 有几种常见方法可以帮助确定最佳簇数。 常见的方法是通过肘部法来确定最佳簇数。 肘法通过计算簇内每个点到簇中心的距离总和（SSE）来评估聚类的性能。 随着簇数的增加，SSE会逐渐下降，但当簇数增加到一定程度时，SSE的下降速度会变慢。 因此，可以选择SSE开始缓慢下降的拐点作为最佳簇数。 当簇数增加时，拐点后SSE的变化较小，这表明增加簇数对聚集程度的影响较小。 另一种常见的方法是使用轮廓系数来选择最佳簇数。 系数是衡量聚类结果质量的指标，其取值范围在[-1, 1]之间。 对于每个数据点，轮廓系数计算其与其所属聚类中心的相似度以及与其他聚类中心的不相似度。 最佳簇数应使轮廓系数最大化。 轮廓系数越大，表示数据点与其所属的簇越相似，而与其他簇的相似度越低。 综上所述，可以使用肘法或轮廓系数法来选择最佳簇数。 肘部法通过拐点确定最佳簇数，而轮廓系数法通过最大化轮廓系数来选择最佳簇数。 具体选择哪种方法可以根据具体情况和数据集的特点来决定。 123#### Quote[.]- *1* 【聚类算法：He++算法简述】(ails/)[="" data--click={"spm":"1018.2226.3001.9630"," extra ":{"":"","":"..none-task-cask-2~all~~-1-null.142^v93^"}}] [.]- *2* [聚类算法/ ++最佳簇数选择](ails/)[="" data--click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"":"","":" ..none -task-cask-2~all~~-1-null.142^v93^"}}] [.]- *3* [[]文本聚类算法+PAC降维+显示聚类图像源码]()[ ="" data--click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"":"","":"..none-task-cask-2~全部~~-1- null.142^v93^"}}] [.][ . ]