Kyynärpäämenetelmä
Kyynärpäämenetelmä (Elbow Method) on heuristiikka optimaalisen klusterien lukumäärän valitsemiseksi ositusklusteroinnissa. Robert Thorndiken vuonna 1953 esittelemä menetelmä sisältää klusterointimallien sovittamisen kasvavalle klusterimäärälle ja klusterin sisäisen neliösumman (WCSS, within-cluster sum of squares) kuvaajan piirtämisen klusterien lukumäärää vastaan. 'Kyynärpää' esiintyy siellä, missä WCSS:n vähenemisnopeus muuttuu jyrkästi, mikä viittaa optimaaliseen klusterimäärään.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Elbow Method for Optimal Cluster Number. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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-indeksiMallien arviointi↔ compare
- Davies-Bouldin-indeksiMallien arviointi↔ compare
- Gap StatisticMallien arviointi↔ compare
- InertiaMallien arviointi↔ compare
- SiluettikerroinMallien arviointi↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →