如何确定聚类算法中的类别个数
确定聚类算法中的类别个数是一个关键而又挑战性的步骤，它直接影响到聚类效果的好坏。 评估模型的内在指标、使用肘部方法、轮廓系数分析、以及通过实际应用场景的需求 来确定类别个数是常用的四种方法。尤其是 使用肘部方法 ，它是一种经验方法，通过绘制不同类别个数下聚类质量的评分图，观察曲线的“肘”部分，即图形的拐点，作为最佳类别个数的指示。这种方法简单直观、易于实现，是初步探索聚类中类别个数的有效手段。
一、评估模型的内在指标
在聚类分析中，内在指标是根据聚类结果本身的质量来评估的，不依赖于外部信息。最常见的内在评价指标包括轮廓系数、戴维森堡丁指数、Calinski-Harabasz指数等。
二、使用肘部方法
