求助簇大小怎么设置好

一般情况下，K-means算法中，簇的数量需要我们自行设定。可以先选取一个合理范围的簇的大小，而后通过相关技术和评估模型来对簇大小进行调整，以达到最优的聚类效果。一般来说，聚类中心越多，聚类效果越好，但是，聚类中心过多，将增加我们求解聚类模型所耗费的时间和空间。因此，在实际应用中，应该根据数据特征，确定合适的簇大小，而后通过聚类算法，对数据集进行聚类。另外，不同的聚类算法对簇大小的要求也存在一定的差异，比如DBSCAN算法中，簇的大小无需设置，而基于密度的聚类算法则依赖簇大小。