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在进行聚类分析时，碎石图（Scree Plot）是一种非常常用的工具，用来帮助确定最佳的聚类数量。以下是如何做碎石图的步骤：

收集数据并进行聚类：首先，收集你需要进行聚类分析的数据，并选择适当的聚类算法进行分析，比如K均值聚类或层次聚类等。
计算聚类评估指标：在进行聚类分析后，需要计算每个模型的评估指标，比如肘部法则（Elbow method）、轮廓系数（Silhouette score）或Davies–Bouldin指数等来帮助确定最佳的聚类数量。
绘制碎石图：将不同聚类数量对应的评估指标数值绘制在图表上。通常，聚类数量在横轴上，而评估指标的数值在纵轴上。这样就可以清晰地看出随着聚类数量增加，评估指标的变化情况。
观察碎石图：通过观察碎石图，我们可以找到“拐点”，也就是评估指标曲线的突然变平的地方。这个点通常对应着最佳的聚类数量，因为它表示了新增一个聚类中心将导致边际收益递减。
选择最佳聚类数量：根据碎石图的观察结果，选择最佳的聚类数量作为最终的聚类数量。通常，选择评估指标最优的聚类数量作为最终结果，以确保聚类的准确性和有效性。

通过以上步骤，你可以很容易地制作出碎石图，并借助这一工具来帮助确定最佳的聚类数量，从而提高聚类分析的效果和准确性。

3个月前 0条评论

程, 沐沐评论

碎石图（Scree Plot）是一种用于帮助确定聚类分析中最佳簇数（聚类数）的方法。它通过显示每个聚类数对应簇内离差平方和（WCSS）的大小，帮助我们找到拐点，从而确定最佳的聚类数。下面我将详细介绍如何使用碎石图进行聚类分析：

数据准备
首先，确保你已经进行了数据预处理工作，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等步骤。在进行聚类分析之前，需要选择合适的特征作为输入变量，并对数据进行标准化处理，确保数据在同一量纲上。
聚类分析
选择合适的聚类算法，比如K均值（K-means）聚类、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。根据数据特点和分析目的选择最适合的算法，并确定需要尝试的聚类数范围。
计算WCSS
对每个尝试的聚类数进行聚类分析，并计算每个簇内的离差平方和（WCSS）。WCSS是每个数据点到其所属簇中心的距离的平方和，可以衡量聚类的紧密度。
绘制碎石图
将不同聚类数对应的WCSS值绘制成折线图，横轴为聚类数，纵轴为WCSS值。通常随着聚类数的增加，WCSS值会逐渐减少，但在某个聚类数后下降速度会减缓。这个转折点对应的聚类数就是最佳的簇数，我们可以通过观察碎石图来确定这个转折点。
确定最佳簇数
根据绘制的碎石图找到拐点，确定最佳的聚类数。在碎石图中，拐点通常是一个比较明显的转折点，表示增加更多的簇数对降低WCSS的贡献逐渐减小。
聚类分析结果
使用最佳的聚类数重新运行聚类算法，获得最终的聚类结果。根据聚类结果进行进一步分析和解释，以实现聚类分析的目的。