使用 k-means 聚类时，我可以使用 calinski 和 hrabasz 验证来确定 k 吗？答案

【问题标题】：Can I determine k with calinski and hrabasz validation when using k-means clustering?使用 k-means 聚类时，我可以使用 calinski 和 hrabasz 验证来确定 k 吗？
【发布时间】：2017-05-24 12:46:00
【问题描述】：

我想使用 python 中 scikit 包中的 calinski 和 harabasz 验证自动选择 k（k-means 聚类）（metrics.calinski_harabaz_score）。

我循环遍历所有聚类范围以选择 calinski_harabaz_score 的最大值

    for kClusterCnt in range(2, 21) :
       value = metrics.calinski_harabaz_score(datasets.data, kmCls.labels_)

我只使用那个方法有什么缺陷或错误吗？

【问题讨论】：

您也可以掷骰子选择k。不要依赖这些措施，始终手动验证您的集群。
感谢您的回复。我知道我必须用平方和和其他方法来查看聚类数。但是我需要制作一个程序来自动选择 K 并在没有人为决定的情况下运行聚类。所以我写了这些问题来获得一些建议。
不，也不要不依赖平方和！自动聚类是矛盾的。

标签： python scikit-learn cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

我认为您需要调用 kmeans 适合每个集群编号。我合并了来自scikit learn documentation 的示例和您的代码如下。

from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn import datasets
dataset = datasets.load_iris()
X = dataset.data
y = dataset.target
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(X)
labels = kmeans_model.labels_
metrics.calinski_harabaz_score(X, labels)
for k in range(2, 21):
    kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=1).fit(X)
    labels = kmeans_model.labels_
    labels = kmeans_model.labels_
    print k, metrics.calinski_harabaz_score(X, labels)

输出如下。

2 513.303843352
3 560.399924247
4 529.120719084
5 494.094381914
6 474.517429587
7 448.871449442
8 436.613024881
9 414.530317405
10 390.646480599
11 368.89696343
12 357.194592002
13 342.732084105
14 344.610818724
15 337.809470535
16 324.972019063
17 322.825466107
18 314.587220111
19 306.64863559
20 316.905301605

根据这个结果，3 个聚类中心是最好的。 “3 560.399924247”。

【讨论】：

感谢您回答问题。是的，我像你一样制作了源代码。但是不知道选k是否有效，也不会出错。
找到精确的 k 仍然是一个开放的研究问题。 calinski_harabaz_score 是提出的聚类适应度方法之一。只有您可以说它是否对您的问题/数据集有效。
总是对 k-means 进行多次随机初始化。

【解决方案2】：

请记住，由于初始化阶段的随机性，k-means 是非确定性的。这意味着您将获得一系列答案，并且您必须针对每个 k 值对该范围进行采样，以获得最适合该 k 的值。这不是一次性完成的。

【讨论】：

感谢您回答问题。我试着再考虑一下。