K-均值聚类K值如何自动选取 最近在研究K均值算法，将其用于一个数据集的分类。但是，K均值缺点限制了有效利用。我对我要处理的数据集并不知道能够分几类，也就是K值未知，。
数据挖掘题目，K—均值算法应用 第一轮A1(2，10)B1（5，8），A3（8，4），B2（7，5），B3（6，4），C2（4，9）C1（1，2），A2（2，5）对应中心分别是（2，10)，（6，6），(1.5，3.5)最后结果：｛A1(2，10)，B1（5，8），C2（4，9）｝｛A3（8，4），B2（7，5），B3（6，4）｝｛C1（1，2），A2（2，5）｝
spss中类平均法聚类是哪个选项 分析—分类—K均值聚类
关于数据挖掘中聚类分析的题目，用一个例子表明K-均值不能找到全局最优解，即不能最优化簇内方差。 简单，如图：列和列之间距离大，行与行之间距离小，聚成三类的最优结果应该是每一列为一类，此时，类内方差最小。但如果初始点选成中间的三个点，聚类结果就成了每一行为一类，显然是局部最优，不是全局最优。ps：来自别人的文献上。
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
