Для выбора оптимального числа групп (кластеров) при анализе данных используют различные статистические критерии и методы. 3 Некоторые из них:

• Метод локтя. 12 Заключается в построении графика зависимости суммы квадратов расстояний от числа кластеров и поиске «локтя» (точки перегиба). 1 Оптимальным считается число кластеров, после которого дальнейшее увеличение не приводит к существенному уменьшению суммы квадратов внутрикластерных расстояний. 3
• Индекс силуэта. 3 Оценивает, насколько хорошо каждый объект классифицирован в своём кластере. 3 Значение индекса лежит в диапазоне от -1 до 1, где 1 означает, что объект идеально классифицирован, 0 — объект лежит на границе кластеров, а -1 — объект классифицирован неверно. 3 Оптимальным считается число кластеров, при котором средний индекс силуэта максимален. 3
• Критерий Дуда-Харта. 3 Основан на сравнении внутрикластерных и межкластерных расстояний. 3 Оптимальным считается число кластеров, при котором значение критерия минимально. 3
• Критерий Калинского-Харабаша. 3 Представляет собой отношение межкластерной дисперсии к внутрикластерной. 3 Оптимальным считается число кластеров, при котором значение критерия максимально. 3

Для определения оптимального числа кластеров рекомендуется применять несколько критериев, анализируя их значения для разного числа кластеров. 3 Окончательное решение принимается на основе комплексного анализа полученных результатов. 3

Важно учитывать, что выбор подхода зависит от типа данных, объёма и цели анализа. 5