在进行聚类分析时,机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练,然而,根据不同的问题,需要寻找不同的超参数,即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一:clf.inertia_是一种聚类评估指标,我常见有人用这个.说一下他的缺点:这个评价参数表示的是簇中某一点到簇中距离的和,这种方法虽然在评估参数最小时表现了聚类的精细性,但是这种情况会出现划分过于精细的状况,并且未考虑和簇外点的距离最大化,