我正在使用K-Means和Clustering在WEKA上工作
一般来说，我会检查项目数据集上的不同算法
我不能决定我应该选择什么样的最佳SSE / Clusters比率
理论上，随着我增加群集，SSE减少，但直到哪里？
找到一些K =（n / 2）^ 0.5的手指规则，任何人都可以秒吗？
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请注意，Weka没有很多聚类。它主要是一种分类工具。
平方和是非常 k-means中心度量。不要在任何其他算法中使用此度量。这是过度拟合：它是k-means优化的衡量标准，因此它当然会最佳（并且通过添加另一个集群，它将能够进一步改进这一措施，这毫不奇怪）。
如果要评估群集的质量，最可靠（尽管也有问题）的方法是使用带标签的数据集。