Gap Statistic: 动态获取数据中的最优聚类数目，用于无监督学习

简介：
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。 以上描述中没有包含联系方式和网址信息，在重写时未做相应修改或标注。