📍K-means聚类最优k值的选取🧐

在数据分析和机器学习领域，K-means聚类是一种广泛应用的技术。但如何确定最佳的聚类数量（k值）？这始终是一个关键问题。🤔

首先，可以通过肘部法则来初步判断。想象一下，当增加k值时，数据分散度会逐渐减小，就像弯曲的手肘一样，存在一个明显的转折点。此时，继续增加k值带来的收益会递减。📊

其次，轮廓系数法也是一个好帮手。它衡量每个点与其所在簇内其他点的相似性，以及与其他簇点的差异性。较高的平均轮廓系数意味着更优的聚类划分。🎯

此外，Gap统计量通过比较实际数据与随机分布的数据，评估k值是否合理。简单来说，如果Gap值最大，则对应的k值就是最佳选择！📈

找到最优k值后，便能更好地解析复杂数据，为决策提供有力支持！💫

数据分析 机器学习 Kmeans

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