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qdairman

新虫 (初入文坛)

[交流] k-means算法的相关问题已有5人参与

对于k-means这种无监督学习算法来说,在聚类后只是知道有几个聚类中心,如何评价好坏(有聚类错的情况),有没有性能指标?类似于监督学习的精度,求大神知道,谢谢了
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xgj2008best

至尊木虫 (知名作家)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
没有明确的评价标准,你可以尝试做误差分析。另外,k的取值不同结果也不尽相同,可以去多值测试。最后选取最优k值。
3楼2014-04-07 09:27:32
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qdairman

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
3楼: Originally posted by xgj2008best at 2014-04-07 09:27:32
没有明确的评价标准,你可以尝试做误差分析。另外,k的取值不同结果也不尽相同,可以去多值测试。最后选取最优k值。

首先谢谢你的回复
1.对于k的取值,有办法可以确定
2.你所说的误差分析是什么?
4楼2014-04-07 20:11:31
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xgj2008best

至尊木虫 (知名作家)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
4楼: Originally posted by qdairman at 2014-04-07 20:11:31
首先谢谢你的回复
1.对于k的取值,有办法可以确定
2.你所说的误差分析是什么?...

k的取值没有合理的方法,只有自己不段取值测试。或许8是个不错的选择。

针对k在不同值是影响实际的结果,我理解的误差分析分析是指,每次k的取值结果和上次k的结果情况进行比较得出的差值与上次k值取商。
当然有其他更多的办法,这得根据你文章的实际安排。
但有一点的是,做误差分析是给论文提分的。
5楼2014-04-07 21:13:24
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耗子囧rz

铁虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
k-means 这种古董级算法,一般是用来作为别的聚类算法的指标的。

要改进的话,可以试试k众数或k中心值算法,多换几个k看看。

不限于用这些划分方法的话,一般还是用层次聚类法比较好,可以通过类之间距离的最大化确定类的数目。

[ 发自小木虫客户端 ]
6楼2014-04-07 22:41:01
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