Koonduse meetod
Koonduse meetod on heuristiline võte klastrite optimaalse arvu valimiseks osakondades klastrite moodustamisel. Selle töötas 1953. aastal välja Robert Thorndike. Meetod hõlmab klastrite moodustamise mudelite sobitamist järjest suurema arvu klastrite jaoks ja klastrisiseste ruutude summa (WCSS) graafiku joonistamist klastrite arvu suhtes. "Koonduse" punkt tekib seal, kus WCSS-i vähenemise kiirus järsult muutub, mis viitab optimaalsele klastrite arvule.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Series in Statistics. link ↗
- Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276. DOI: 10.1007/BF02289263 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Elbow Method for Optimal Cluster Number. ScholarGate. https://scholargate.app/et/model-evaluation/elbow-method
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Calinski-Harabasz IndeksMudelite hindamine↔ compare
- Davies-Bouldini indeksMudelite hindamine↔ compare
- Lõhe statistikaMudelite hindamine↔ compare
- InertsusMudelite hindamine↔ compare
- Silueti koefitsientMudelite hindamine↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →