简介：Gap统计是一种评估方法，通过对比实际数据与随机生成数据的聚类结果，确定无监督学习中数据的最佳分组数量，帮助优化聚类分析。
Python实现
目的：使用Gap统计量动态识别数据集中建议的聚类数量。
在笔记本上使用完整的例子：
安装方式包括：
- 使用出血边缘：`pip install git+git:github.com/milesgranger/gap_statistic.git`
- PyPi：`pip install --upgrade gap-stat`
- 使用Rust扩展名：`pip install --upgrade gap-stat[rust]`
卸载方法为：`pip uninstall gap-stat`
方法：
该程序包提供了几种根据Tibshirani等人介绍的Gap统计量来选择给定数据集的最佳聚类数的方法。所实现的方法可以使用一系列提供的k值对给定的数据集进行聚类，并为您提供统计信息，以帮助您确定正确的聚类数量。三种可能的选择方法为：
- 选取使Gap值最大的k。
- 选取最小的k，使得`Gap(k) >= Gap(k + 1) - s(k + 1)`。这是Tibshirani等人推荐的方法。
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5星
