文件名称:
gap_statistic：动态获取数据中的建议聚类，以进行无监督学习-源码
开发工具:
文件大小: 64kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：Python实现
目的
使用差距统计量动态识别数据集中建议的聚类数量。
在笔记本上使用完整的例子
安装：
出血边缘：
pip install git+git://github.com/milesgranger/gap_statistic.git
PyPi：
pip install --upgrade gap-stat
使用Rust扩展名：
pip install --upgrade gap-stat[rust]
卸载：
pip uninstall gap-stat
方法：
该程序包提供了几种方法，可根据 （Tibshirani等人）中介绍的Gap方法，协助选择给定数据集的最佳簇。
所实现的方法可以使用一系列提供的k个值对给定的数据集进行聚类，并为您提供统计信息，以帮助您为数据集选择正确的聚类数。 三种可能的方法是：
取k最大化针对每个k计算的Gap值。 但是，这并非总是可能的，因为对于许多数据集，此值是单调增加或减少的。
取最小的k ，使得Gap（k）> = Gap（k + 1）-s（k + 1）。 这是Tibshirani等人建议的方法。 （有关详细信息，请咨询本文
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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