Чтобы определить оптимальное количество кластеров в алгоритме k-means, можно использовать метод локтя. habr.com dzen.ru Для этого нужно: habr.com
- Запустить алгоритм k-means для разных значений k, например от 1 до 10. habr.com
- Вычислить внутрикластерную дисперсию для каждого значения k с помощью метрики, которая рассчитывает сумму квадратов расстояний между точками данных и центроидом их кластера. habr.com
- Построить график: на оси X отложить значения k, а на оси Y — соответствующие значения внутрикластерной дисперсии. habr.com
- Найти «локоть» на графике: это точка, где дальнейшее увеличение числа кластеров не приводит к значительному снижению внутрикластерной дисперсии. habr.com Значение количества кластеров, на котором находится «локоть», и будет считаться оптимальным. dzen.ru
Другие подходы для выбора оптимального числа кластеров:
- Метод силуэта измеряет, насколько хорошо объекты могут быть разделены на кластеры. habr.com Чем выше значение силуэта, тем лучше объект вписывается в свой кластер. habr.com
- Метод gap statistic сравнивает внутреннюю дисперсию кластеров с дисперсией кластеров, полученных на случайных данных. habr.com
- Иерархическая кластеризация не требует заранее заданного числа кластеров и помогает понять, сколько кластеров лучше всего соответствует данным. habr.com
При выборе метода стоит учитывать конкретные данные и цели. www.geeksforgeeks.org