Forma no supervisada de elegir K en el algoritmo de K-means

1. ¿Cómo se seleccionan K en el algoritmo de K-means??
2. Cómo se usa el algoritmo K-means en el aprendizaje no supervisado?
3. ¿Cómo eliges k en kmodes??

¿Cómo se seleccionan K en el algoritmo de K-means??

Existe un método popular conocido como método de codo que se utiliza para determinar el valor óptimo de K para realizar el algoritmo de agrupación K-means. La idea básica detrás de este método es que traza los diversos valores de costo al cambiar K. A medida que aumenta el valor de K, habrá menos elementos en el clúster.

Cómo se usa el algoritmo K-means en el aprendizaje no supervisado?

K-Means Clustering es un algoritmo de aprendizaje no supervisado. No hay datos etiquetados para esta agrupación, a diferencia del aprendizaje supervisado. K-means realiza la división de objetos en grupos que comparten similitudes y son diferentes a los objetos que pertenecen a otro clúster.

¿Cómo eliges k en kmodes??

Para Kmodes, el costo de la trama para un rango de valores K. El costo es la suma de todas las diferencias entre los grupos. Seleccione la K donde observa una curva en forma de codo con un valor de costo menor. Podemos ver una curva en k = 3 en el gráfico anterior que indica 3 es el número óptimo de grupos.