在K-均值算法中解决聚类数量无法确定的问题，最常用的方法是使用“肘部法则”或“轮廓系数法”。
肘部法则：绘制出不同聚类数量下对应的误差平方和（SSE）的曲线图，图像上通常会出现一个弯曲的肘部，该点左侧为欠拟合，右侧为过拟合，选择“肘部”对应的聚类数量即可。
轮廓系数法：计算每个样本点的轮廓系数，该系数表示该点与同类的平均距离和与异类的平均距离之间的差异程度，对所有样本点的轮廓系数取平均，得到该聚类数量下的平均轮廓系数。根据该值判断聚类效果的好坏，选择平均轮廓系数最大的聚类数量。
如何解决K-均值算法中聚类数量无法确定的问题？
我在使用K-均值算法时遇到了聚类数量无法确定的问题，不知道该怎么解决。我了解到K-均值算法中需要事先确定聚类数量，但是由于数据的不确定性和变化性，往往会导致聚类数量的确定具有难度性。我想问问有哪些方法能够解决这一问题，例如如何确定最佳的聚类数量、如何设置聚类数量的上限和下限等等。非常感谢大家的帮助！
提问时间：2023-07-07 09:01:57
编辑时间：2023-07-07 09:01:59
提问者：
Neon_Light
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5回答时间：2023-07-07 09:02:02
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