for movies: " + movieCost) println("WCSS for users: " + userCost) // WCSS for movies: 2586.0777166339426...for K=$k id $cost%2.2f") } /* Movie clustering cross-validation: WCSS for K=2 id 942.06 WCSS for K=3...id 942.67 WCSS for K=4 id 950.35 WCSS for K=5 id 948.20 WCSS for K=10 id 943.26 WCSS for K=20 id 947.10...for K=$k id $cost%2.2f") } /* User clustering cross-validation: WCSS for K=2 id 544.02 WCSS for K=3...id 542.18 WCSS for K=4 id 542.38 WCSS for K=5 id 542.33 WCSS for K=10 id 539.68 WCSS for K=20 id 541.21
- centers[j])**2) history['wcss'].append(wcss) # 更新步骤：重新计算中心点 new_centers...(X, k=4, init_method='kmeans++')wcss_plus = history_plus['wcss'][-1] print(f"随机初始化的误差: {wcss_random:.2f...}")print(f"K-Means++ 初始化的误差: {wcss_plus:.2f}")print(f"改进: {wcss_random - wcss_plus:.2f} (越小越好)") # 可视化结果...)) # 误差对比plt.subplot(1, 3, 3)methods = ['随机初始化', 'K-Means++']wcss_values = [wcss_random, wcss_plus]bars...计算： 计算每个簇内点到中心点的距离平方和记录每次迭代的 WCSS 值可视化： 显示两种初始化方法的结果比较它们的 WCSS 值显示迭代次数和最终中心点位置五、K-Means 与大模型结合
一、肘部法则（Elbow Method） 肘部法则是一种直观的方法，通过绘制WCSS与K值的关系图来确定最优K值。...因此，Gap统计量计算了实际数据集的WCSS与随机数据集WCSS的期望值之间的差异。...= compute_wcss(X, kmeans) wcss_reference = [] for _ in range(B):...(compute_wcss(X_reference, kmeans_reference)) wcss_reference_mean = np.mean(wcss_reference...) gap = np.log(wcss_actual) - np.log(wcss_reference_mean) gaps.append(gap) return
- 量化指标：wcss（组内平方和，WCSS within-cluster sum of squares） - 寻找k个聚类中心，使得数据到聚类中心的距离最小 低耦合（类与类之间的距离越大越好）！...freq sum = math.sqrt(sum) return sum 本质上就是计算同一个簇内的距离的平方和后开方， while math.fabs(oldWCSS - WCSS...) > Threshold: oldWCSS = WCSS print "Iteration", i, "WCSS:", WCSS ReComputeCentroids...() WCSS = ReAssignClass() i += 1 ReComputeCentroids() print "Final iteration...WCSS:", WCSS 重复迭代计算，直到wcss是最小，我用oldWCSS - WCSS做差，而threshold我自定义为1，当然了可以更加精确的，比如0.0001？？
其目标是最小化簇内平方误差和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）。2....初始化 通过概率选择初始质心，提升聚类稳定性：kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', n_init=10)2.肘部法确定K值 绘制不同K值对应的WCSS...曲线，选择“肘点”：wcss = [] for k in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(X) wcss.append...(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1,11), wcss, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel...('WCSS')3.轮廓系数评估 衡量簇内紧密度和簇间分离度：from sklearn.metrics import silhouette_score score = silhouette_score
WCSS（簇内平方和）是给定簇中每个点与质心之间的平方距离之和。当我们用 K（簇数）值绘制 WCSS 时，该图看起来像一个肘部（弯头）。 随着聚类数量的增加，WCSS 值将开始下降。...K = 1时WCSS值最大 6、Scree Plot (PCA) 它帮助我们在对高维数据执行主成分分析后，可视化每个主成分解释的变异百分比。
X=data.iloc[:,[3,4]].values # 将年度收入和支出分数作为特征 求最优聚类数 from sklearn.cluster import KMeans wcss=[] for i...kmeans=KMeans(n_clusters=i,init='k-means++',max_iter=300,n_init=10,random_state=0) kmeans.fit(X) wcss.append...(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1,11),wcss) plt.title('The Elbow Method') plt.xlabel('Number of clusters...') plt.ylabel('WCSS') plt.show() ?
NT:Loop,NT:SiteID=0,NT:LabelType=NorFilt,NT:Number=10,NT:ClassID=0,NT:isSub=true,NT:TitleNumer=25,NT:WCSS...”); string str_TitleNumer = this.GetParamValue(“NT:TitleNumer”); string str_WCSS...= this.GetParamValue(“NT:WCSS”); string str_ShowTitle = this.GetParamValue(“NT:ShowTitle...= null) str_WCSS = ” class='” + str_WCSS + “‘”; if (str_Target !...; str_Txtstr += “,WCSS
让我们介绍一组评估压缩图像的指标： 在群集平方和（WCSS）中，测量群集中所有点与其群集中心的欧几里德距离平方的总和。 在群集的平方和（BCSS）之间，测量所有聚类中心之间的欧几里得距离平方的总和。...如果将每个像素视为一个单独的群集，则WCSS等于0。因此，Exparined Variance = 100％。 图像大小，以千字节为单位，以评估缩小/压缩性能。...= kmeans.inertia_ BCSS = calculateBCSS(X, kmeans) exp_var = 100*BCSS/(WCSS + BCSS) print("WCSS: {...}".format(WCSS)) print("BCSS: {}".format(BCSS)) print("Explained Variance: {:.3f}%".format(exp_var)...保存指标值以进行进一步优化：WCSS，BCSS，解释方差和图像大小 用越来越多的颜色绘制压缩图像 range_k_clusters = (2, 21) kmeans_result = [] for
(kmeans.inertia_)plt.figure(figsize=(10,5))sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss,marker='o',color='red'...)plt.title('Elbow')plt.xlabel('Number of clusters')plt.ylabel('WCSS')plt.show()接下来，我将对这段代码进行简单的解释。...其主要目的是通过遍历不同的 K 值，计算并存储每个 K 对应的组内平方和（WCSS, Within-Cluster Sum of Squares），以便后续绘制肘部图，帮助选择最佳的簇数。...将当前模型的 inertia 属性（表示簇内平方和）添加到 wcss 列表中。inertia 是 KMeans 类的一个属性，表示所有簇内的距离平方和，越小表示聚类效果越好。...在成功绘制肘部图之后，如图所示，我们可以清晰地观察到 WCSS 随着 K 值变化的趋势。通过分析这张图，可以明显看出，当 K 值为 3 时，误差的减少幅度显著减小，形成了一个明显的转折点。
,xn)，其中每个观测都是一个 d-维实向量，k-平均聚类要把这 n个观测划分到k个集合中(k≤n),使得组内平方和（WCSS within-cluster sum of squares）最小。...2 算法流程 步骤1 分配（Assignment） 将每个观测分配到聚类中，使得组内平方和（WCSS）达到最小。...标准算法的目标函数是组内平方和（WCSS），而且按照“最小二乘和”来分配观测，确实是等价于按照最小欧氏距离来分配观测的。如果使用不同的距离函数来代替（平方）欧氏距离，可能使得算法无法收敛。
该数学表达式表示某一类中的数据点到质心的平方差之和，那么假如数据集中所有数据都为质心的话，WCSS就为0，下图为质心数与WCSS之间的关系： ?
import matplotlib.pyplot as plt wcss = [] for i in range(1, 11): #循环使用不同k测试结果 kmeans = KMeans(n_clusters...= i, init = 'k-means++', random_state = 42) kmeans.fit(X) wcss.append(kmeans.inertia_) #inertia...簇内误差平方和 plt.plot(range(1, 11), wcss) plt.title('The Elbow Method') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel...('WCSS') plt.show() K-Means在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。
随着K值的增加，WCSS会逐渐减小，因为更多的簇意味着样本点与其质心的平均距离更小。...绘制WCSS随K值变化的折线图，通常会出现一个“肘点”（elbow point），即WCSS下降速度明显变慢的地方。
51 5 ENSG00000238009 11 6 ENSG00000268903 4 SOM结果进一步聚类 # 选择合适的聚类数目 # show the WCSS...Number of Clusters", ylab="Within groups sum of squares", main="Within cluster sum of squares (WCSS
divStyle.put(attrKey, value); } } public void addWidthCss(String tag) { String wcss...= String.format(TAG_WIDTH, tag); css += wcss; } } 2.
（3）评价k-means分群结果 首先计算每个cluster内所有点到中心点的距离平方和(WCSS, within-cluster sum of squars) 然后计算每个cluster内细胞据中心点的平均距离...cluster的RMSD越小，表明该群的分布越紧凑，即效果越好 ncells <- tabulate(clust.kmeans$cluster) #统计1-10群细胞数量 tab wcss...=clust.kmeans$withinss, ncells=ncells) tab$rms wcss/tab$ncells) tab # wcss ncells
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