kmeans聚类分析

kmeans聚类分析是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为不同的簇。聚类分析的目标是使得同一簇内的样本相似度最大化，而不同簇之间的样本相似度最小化。

在引用中提到了使用轮廓系数来评估聚类分析的效果。轮廓系数是一种衡量聚类结果的紧密度和分离度的指标。具体来说，它计算每个样本与其同簇内的其他样本的平均距离和与最近邻簇中样本的平均距离，然后将这两个距离之差除以两个距离中的较大值。轮廓系数的取值范围为[-1, 1]，越接近1表示聚类效果越好。

引用中提到了通过绘制轮廓系数图和Gap Statistic图来确定最佳的聚类个数k。轮廓系数图展示了不同k值下对应的轮廓系数的变化情况，而Gap Statistic图则通过比较观测数据和随机数据集的差异性来确定最佳k值。

#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Kmeans聚类分析](https://blog.csdn.net/qq_51934529/article/details/126654429)[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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