层次聚类 k值

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层次聚类 k值

层次聚类是一种基于距离的无监督学习算法，其主要思想是通过对相似度或距离进行递归的划分和合并，将数据点层次化地组成一棵树形结构。

在层次聚类过程中，K值代表每个聚类中心的数量。K值的选取直接影响了聚类结果的质量和效果。如果K值过大，会造成重复聚类的情况，导致聚类效果不佳；如果K值过小，会忽略掉一些有意义的聚类，不能准确地反映数据的聚类结构。

因此，选择合适的K值非常重要。在实践中，一般采用手动调整和试错的方法来确定K值，也可以通过一些指标如轮廓系数、Gap统计量等来辅助选择K值。

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