分析簇均勻性並使用RapidMiner中的簇距離性能算子

Question

我已經在數據集上實現了k-means聚類。我試圖通過查看快速採礦者給出的平行和偏差圖來分析聚類k。

其目的是分析簇的均勻性。在給定的各種性能模型中，運算符「簇距離性能」運算符用於k均值聚類的結果。

1. 是否有其他運營商可以提供此類分析？
2. 我擁有的數據集具有較大的數值向量（在 數百和數千），我也有一個數據集，其極小值（小數點後5至8位）極其小。

我不知道如何解釋，我從運營商「羣集距離性能」得到的結果如下圖所示

重心表結果

和高性能矢量操作結果是

有人可以幫我這個嗎？儘管我認爲Davies Bouldin的價值越小，集羣越好。

Answer 1

如果您試圖找到「最佳」聚類，那麼您必須改變k並計算不同的聚類有效性度量，以比較k隨k變化而變化的方式。 Davies-Bouldin通常是一個不錯的選擇，因爲「最好」的信號最低。最好的定義是從用於構造有效性度量（基於聲音和邏輯技術）的數學技術的角度來看的，但人們總是必須查看聚類來確定結果是否實際上意味着什麼。