题目要求是：produce a plot of the SSE value of the k-means clustering of the dataset(y-axis),versus k value (x axis)。
k 的范围是2-26。
我在网上看到两种写法
一种是cdist
另外一种是 km.inertia_
请问这两种区别是什么，到底哪个才是求SSE的值，哪一种才符合题目要求?
请问Python K-means算法 求 SSE的值
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- weijun05 2019-05-05 10:46关注
理论上说,两种都是可以算作是SSE,因为都是在计算所有数据点到与其最近的cluster center的距离总和,越小说明选择的k越适合这个数据.两种方法的不同之处在于:
cdist 计算的是euclidean distance,而km.inertia 计算的是squared distance, 也就是说一个算的是我们常用的距离的概念, 而另一个算了距离的平方. 两种操作都不影响最后对k 的选择, 后者无非是省略了一步开方运算罢了.本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 4无用举报 分享
- 2019-05-04 14:34回答 1 已采纳 理论上说,两种都是可以算作是SSE,因为都是在计算所有数据点到与其最近的cluster center的距离总和,越小说明选择的k越适合这个数据.两种方法的不同之处在于: cdist 计算的是eucl
- 2022-12-14 21:08回答 1 已采纳 如果只是输入轮廓系数的话，就不要用plt，直接还是display就可以了
- 2022-05-02 19:09回答 2 已采纳 你这不是个警告而已吗
- 2022-04-14 20:39肘部法则通过观察随着K值增加，误差平方和（SSE）的变化来选择一个合适的转折点： ```python wcss = [] for i in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, ...
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- 2021-11-29 20:13回答 1 已采纳 import math def calculateAreaPerimeter(a, b, c): perimeter = a + b + c s = perimeter / 2
- 2022-05-15 20:40回答 1 已采纳 str1=input() s1=int(input())-1 s2=int(input()) if s2-s1>len(str1): print("没子串！") else: p
- 2019-07-26 11:51杨Zz.的博客 聚类算法二.K-means聚类算法三.K-means算法步骤详解Step1.K值的选择Step2.距离度量2.1.欧式距离2.2.曼哈顿距离2.3.余弦相似度Step3.新质心的计算Step4.是否停止K-means四.K-means算法代码实现1.其伪代码如下2.python...
- 2021-07-20 11:36回答 2 已采纳 营业总收入.iloc[-1]
- 2021-06-27 16:42回答 1 已采纳 用数组存分数，找到最大最小再求平均就行了 #include<stdio.h> void main(){ int i,n,a[100],sum=0; float ave
- 2021-05-04 16:47回答 3 已采纳 N=int(input()) max=0 for i in range(N): m=int(input()) if m>max: max=m if N<=
- 2022-07-14 16:14mkr67n的博客 本文将介绍： K-means算法实现步骤 使用Python实现K-means算法 借助Numpy的向量计算提升计算速度 使用Gap Statistic法自动选取合适的聚类中心数K
- 2022-05-13 16:44回答 1 已采纳 dic = {'姓名':'张三','数学':56,'物理':78} summ = 0 for k,v in dic.items(): if k == '姓名': pass
- 2021-06-29 12:28肘部法则通过计算不同k值下的误差平方和（SSE），绘制出k与SSE的关系图。通常情况下，随着聚类数目的增加，SSE会不断减小，但当增加到一定数目之后，SSE的减小速度会明显放缓，此时的拐点就可以作为肘部，对应的k值...
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