Elbow Method
The Elbow Method is a heuristic for selecting the optimal number of clusters in partitional clustering. Introduced by Robert Thorndike in 1953, it involves fitting clustering models for increasing numbers of clusters and plotting the within-cluster sum of squares (WCSS) against the number of clusters. The 'elbow' occurs where the rate of WCSS decrease sharply changes, suggesting an optimal cluster count.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Series in Statistics. · URL
- Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276. · DOI 10.1007/BF02289263
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.