cluster analysis (CA)
时间: 2023-09-21 22:10:14 浏览: 50
聚类分析(CA)是一种将相似对象分组成簇的方法,以便在同一簇内的对象之间有更高的相似性,而不同簇之间的对象具有较低的相似性。在确定聚类的合适数量时,可以使用多种方法。维基百科上的一篇文章提供了对一些方法的良好回顾。其中一种方法是使用肘部法则,该方法通过绘制簇内离差平方和(WCSS)与聚类数目的关系图,并选择WCSS开始显著下降的点作为最佳聚类数目。另一种方法是使用轮廓系数,该方法度量簇内的紧密度和簇间的分离度,值越接近1表示聚类效果越好。还有一种方法是使用Gap统计量,该方法通过生成随机数据集和观察数据集的聚类结果来比较两者的差异,选择使Gap统计量最大化的聚类数目。
此外,您还可以使用聚类图来可视化聚类分配,这对于探索数据并理解聚类结果很有用。聚类图可以帮助您观察对象之间的相似性和差异,并检查聚类的质量和一致性。
综上所述,聚类分析可以通过选择合适的方法来确定最佳的聚类数目,同时使用聚类图来可视化和检查聚类结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R中的聚类分析:确定最佳聚类数](https://blog.csdn.net/xfxf996/article/details/106094259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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