ScholarGate
Ассистент
MCDMCluster Number Selection

Метод локтя

Метод локтя (Elbow Method) — это эвристика для выбора оптимального числа кластеров в задачах кластеризации методом разбиения. Предложенный Робертом Торндайком в 1953 году, он включает подбор моделей кластеризации для возрастающего числа кластеров и построение графика суммы квадратов внутрикластерных расстояний (within-cluster sum of squares, WCSS) в зависимости от числа кластеров. «Локоть» возникает там, где скорость уменьшения WCSS резко меняется, что указывает на оптимальное число кластеров.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Series in Statistics. link
  2. Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276. DOI: 10.1007/BF02289263

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Elbow Method for Optimal Cluster Number. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/model-evaluation/elbow-method

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateElbow Method (Elbow Method for Optimal Cluster Number). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/model-evaluation/elbow-method · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026