聚类准确性

在K-均值算法中，如何评价聚类效果？基本上，您可以通过以下指标来评价聚类效果：簇内平方和（SSE）、轮廓系数和调整兰德指数（ARI）。SSE是每个簇内所有点到其簇心的距离平方和，较小的SSE表明较好的聚类效果。轮廓系数可用于谨慎评估簇的数量，它对每个点的紧密度和它所在簇的分离...

我想了解一下K-均值算法和谱聚类的区别和优劣。我已经了解了两种算法的原理和实现，但是不太确定哪种算法更适合我的数据集。我希望能够了解两种算法的区别以及在不同情况下的性能差异和优缺点。具体来说，我想知道K-均值算法和谱聚类在聚类准确性、处理高维数据、处理噪声和异常值等...