我正在使用k-means算法进行聚类，但我不知道如何根据结果确定k的最佳最优值。 例如，我已经在k = 10的数据集上应用了k-means：
kMeans
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Number of iterations: 16
Within cluster sum of squared errors: 38.47923197081721
Missing values globally replaced with mean/mode
Cluster centroids:
Cluster#
Attribute Full Data 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
(214) (16) (9) (13) (23) (46) (12) (11) (40) (15) (29)
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RI 1.5184 1.5181 1.5175 1.5189 1.5178 1.5172 1.519 1.5255 1.5175 1.5222 1.5171
Na 13.4079 12.9988 14.6467 12.8277 13.2148 13.1896 13.63 12.6318 13.0518 13.9107 14.4421
Mg 2.6845 3.4894 1.3056 0.7738 3.4261 3.4987 3.4917 0.2145 3.4958 3.8273 0.5383
Al 1.4449 1.1844 1.3667 2.0338 1.3552 1.4898 1.3308 1.1891 1.2617 0.716 2.1228
Si 72.6509 72.785 73.2067 72.3662 72.6526 72.6989 72.07 72.0709 72.9532 71.7467 72.9659
K 0.4971 0.4794 0 1.47 0.527 0.59 0.4108 0.2345 0.547 0.1007 0.3252
Ca 8.957 8.8069 9.3567 10.1238 8.5648 8.3041 8.87 13.1291 8.5035 9.5887 8.4914
Ba 0.175 0.015 0 0.1877 0.023 0.003 0.0667 0.2864 0 0 1.04
Fe 0.057 0.2238 0 0.0608 0.2013 0.0104 0.0167 0.1109 0.011 0.0313 0.0134
Type build wind non-float build wind float tableware containers build wind non-float build wind non-float build wind float build wind non-float build wind float build wind float headlamps
答案 0 :(得分：1)
有多种方法可以确定＆＃34; k＆＃34;的最佳值。在k-means算法中Thumb-Rule，elbow方法，剪影方法等。在我的工作中，我曾经遵循从肘法获得的结果，并且在我的结果中取得了成功，我在R语言中完成了所有的分析。 以下是这些方法link的说明链接 尝试找到给定链接的子链接，为任何一种方法构建代码＆amp;适用于您的数据。
我希望这会对你有所帮助，如果不是我很抱歉。
所有最好的工作。