Torgeek
- Bagaimana anda memilih K untuk K-means clustering?
- Apakah pilihan terbaik untuk bilangan kelompok k?
- Cara Memilih Bilangan Kelompok yang Betul dalam Kluster K-Means?
- Bagaimana anda memilih nilai k terbaik?
- Bagaimana anda memilih centroid awal terbaik untuk K bermakna?
- Bagaimana anda menentukan bilangan k bermaksud kelompok?
- Bagaimana anda menentukan bilangan kelompok di k bermaksud siku?
- Bagaimana anda memilih kaedah k dalam siku?
- Bagaimana anda mengklasifikasikan K?
- Mengapa Memilih Kaedah Siku K Bermakna?
- Mengapa k di siku bermaksud titik terbaik dalam plot?
- Apakah justifikasi kaedah siku untuk memilih k dalam k-means clustering?
Bagaimana anda memilih K untuk K-means clustering?
Terdapat kaedah popular yang dikenali sebagai kaedah siku yang digunakan untuk menentukan nilai optimum k untuk melaksanakan algoritma kluster k-means. Idea asas di sebalik kaedah ini ialah ia merancang pelbagai nilai kos dengan menukar k. Oleh kerana nilai k meningkat, akan ada unsur yang lebih sedikit dalam kelompok.
Apakah pilihan terbaik untuk bilangan kelompok k?
Penyelesaian: (c)
Bilangan kelompok yang mana pekali siluet adalah yang tertinggi mewakili pilihan terbaik bilangan kelompok.
Cara Memilih Bilangan Kelompok yang Betul dalam Kluster K-Means?
Bilangan kluster op optimum k adalah yang memaksimumkan siluet purata ke atas pelbagai nilai yang mungkin untuk k. Ini juga mencadangkan 2 kelompok yang optimum.
Bagaimana anda memilih nilai k terbaik?
Nilai k optimum yang biasanya dijumpai adalah akar kuadrat n, di mana n ialah jumlah sampel. Gunakan plot ralat atau plot ketepatan untuk mencari nilai k yang paling baik. KNN berfungsi dengan baik dengan kelas berbilang label, tetapi anda mesti mengetahui tentang kelebihannya.
Bagaimana anda memilih centroid awal terbaik untuk K bermakna?
Jawapan. Dalam k-means, centroid pertama dipilih secara rawak dari titik data. Sebaik sahaja centroid pertama dipilih, algoritma mencari rekod yang paling jauh (dari segi jarak Euclidean) dalam keseluruhan set data. Perkara ini menjadi centroid ke -2.
Bagaimana anda menentukan bilangan k bermaksud kelompok?
Kaedah mudah untuk mengira bilangan kluster adalah untuk menetapkan nilai kepada kira -kira √ (n/2) untuk dataset mata 'n'.
Bagaimana anda menentukan bilangan kelompok di k bermaksud siku?
Kaedah siku
Ini adalah kaedah yang paling popular untuk menentukan bilangan kelompok yang optimum. Kaedah ini didasarkan pada mengira jumlah dalam-kluster kesilapan kuadrat (WSS) untuk bilangan kelompok yang berlainan (k) dan memilih k yang mana perubahan dalam WSS mula berkurang.
Bagaimana anda memilih kaedah k dalam siku?
Kaedah siku
Kirakan jumlah dalam-cluster kesilapan kuadrat (WSS) untuk nilai yang berbeza k, dan pilih k yang mana WSS menjadi mula-mula mula berkurang. Dalam plot WSS-Versus-K, ini dapat dilihat sebagai siku. Kesalahan dalam-cluster dalam kesilapan kuadrat terdengar agak kompleks.
Bagaimana anda mengklasifikasikan K?
Kmeans adalah algoritma clustering yang membahagikan pemerhatian ke dalam kelompok k. Oleh kerana kita dapat menentukan jumlah kelompok, ia dapat dengan mudah digunakan dalam klasifikasi di mana kita membahagikan data ke dalam kelompok yang dapat sama dengan atau lebih daripada bilangan kelas.
Mengapa Memilih Kaedah Siku K Bermakna?
Kaedah siku adalah perwakilan grafik mencari 'k' yang optimum dalam kluster k-means. Ia berfungsi dengan mencari WCSS (jumlah dalam kluster persegi) i.e. Jumlah jarak persegi antara titik dalam kelompok dan centroid cluster.
Mengapa k di siku bermaksud titik terbaik dalam plot?
Kaedah siku K bermaksud
Apabila kita merancang WCSS dengan nilai k, plot kelihatan seperti siku. Apabila bilangan kelompok meningkat, nilai WCSS akan mula berkurangan. Nilai WCSS terbesar apabila k = 1. Apabila kita menganalisis graf, kita dapat melihat bahawa graf akan berubah dengan cepat pada satu titik dan dengan itu mewujudkan bentuk siku.
Apakah justifikasi kaedah siku untuk memilih k dalam k-means clustering?
Kaedah siku
Ini adalah kaedah empirikal untuk mengetahui nilai terbaik k. ia mengambil pelbagai nilai dan mengambil yang terbaik di antara mereka. Ia mengira jumlah kuadrat titik dan mengira jarak purata. Apabila nilai k adalah 1, jumlah dalam kluster dataran akan tinggi.
