聚类算法评价指标SSE

聚类算法的评价指标之一是SSE（Sum of Squared Errors），它衡量了每个数据点与其所属簇中心的距离的平方和。SSE越小，表示聚类结果越好。\[2\]在K-means算法中，SSE可以通过计算每个数据点与其所属簇中心的距离的平方和来得到。具体计算方法是，对于每个数据点，计算其与所属簇中心的欧式距离的平方，然后将所有数据点的距离平方和相加得到SSE值。\[3\]通过比较不同聚类结果的SSE值，可以选择最优的聚类结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [K-Means算法详细介绍(SSE、轮廓分析)](https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/80113972)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python机器学习--聚类-分类-回归三大算法评估指标](https://blog.csdn.net/qq_43214331/article/details/120099650)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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