停止使用肘部法则进行 K-means 聚类：如何选择聚类数量

Stop using the elbow criterion for k-means

Source | HN Comments

文章批判了在 K-means 聚类中广泛使用的“肘部法则”选择聚类数量的方法，指出其缺乏理论支持，容易导致错误结论。作者呼吁停止使用“肘部法则”，并强调了文献中已存在更好的替代方案。文章建议教育者在课堂上讨论该方法的问题，并教授替代方案，同时呼吁研究人员和审稿人拒绝基于“肘部法则”得出的结论。

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arXiv:2212.12189 (stat) [提交于 2022年12月23日]

标题: 停止使用肘部法则进行 K-means 聚类：以及如何选择聚类数量

作者:Erich Schubert 查看由 Erich Schubert 撰写的题为 "停止使用肘部法则进行 K-means 聚类：以及如何选择聚类数量" 的论文 PDF 版本。查看 PDF

摘要: 在使用 K-means 聚类时，一个主要的挑战是如何选择参数 k，即聚类的数量。在这封信中，我们想指出的是，从一个常见的启发式方法，即 “肘部法则” 中，很容易得出错误的结论。文献中早已存在更好的替代方案，我们希望引起人们对这些易于使用的选项的关注，这些选项通常表现更好。这封信呼吁完全停止使用肘部法则，因为它严重缺乏理论支持，我们希望鼓励教育工作者讨论该方法的问题——如果在课堂上介绍该方法的话——并教授替代方案，而研究人员和审稿人应该拒绝从肘部法则得出的结论。 Subjects: | Machine Learning (stat.ML); Machine Learning (cs.LG)
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Cite as: | arXiv:2212.12189 [stat.ML]
(or arXiv:2212.12189v1 [stat.ML] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.12189 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite
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来自: Erich Schubert [查看邮件] [v1] 星期五, 23 Dec 2022 08:15:17 UTC (1,007 KB) 全文链接:

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