
R語言獲取優(yōu)化的k均值聚類
k均值算法效率快也易于實現(xiàn),但在算法開始要求提前規(guī)定好簇K的數(shù)目,因此我們可以使用距離的平方和確定那個K值能夠得到最好的k均值聚類效果。
操作
執(zhí)行以下操作為K均值算法找到最合適的聚類個數(shù)
nk = 2:10
set.seed(22)
WSS = sapply(nk, function(nk){
kmeans(customer,centers = nk)$tot.withinss
})
WSS
[1] 123.49224 88.07028 61.34890 48.76431 47.20813 45.48114 29.58014 28.87519 23.21331
調(diào)用plot繪制不同的k值下距離平方和的線圖:
plot(nk,WSS,type = "l",xlab = "number of k",ylab = "within sum of squares")
不同k值下距離平方和線圖
計算不同聚類結(jié)果的平均輪廓值(avg.silwidth)
SW =sapply(nk, function(k){
cluster.stats(dist(customer),kmeans(customer,centers = k)$cluster)$avg.silwidth
})
SW
[1] 0.4203896 0.4092890 0.4640587 0.4308448 0.4160309 0.4241364 0.3637102 0.3540200 0.3436709
不同k值的平均輪廓線
plot(nk,SW,type = "l",xlab = "number of clusers",ylab = "average silhouette width")
得到最大的簇個數(shù):
nk[which.max(SW)]
原理
通過迭代生成簇的距離平方和以及平均輪廓值來尋找最優(yōu)的簇數(shù)值,其中,距離平方和越小,聚簇的效果越佳,通過不同的K值下距離平方和圖,可以得到最適合樣例的k值為4。我們還使用cluster.stats函數(shù)來計算不同的聚類結(jié)果的平均輪廓值圖,并繪制了相應(yīng)的線圖,從結(jié)果可以知道當k=4時,平均輪廓值最大。還可以用which.max函數(shù)得到最大平均輪廓值對應(yīng)的k值。
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