それはクラスタの数を定義するためのプロットで考慮されるべき膝か肘ですか？

Question

私はエルボー法を使って、シルエットで、データから最適な数のk個のクラスターを見つけようとしています。現在、ほとんどのパッケージでは、wss（類似点数内）またはシルエットを考慮すれば、PAM、Kmeans、クララで3を与えます。ヒューバートの分析では理想的に2つのクラスターになっています。奇妙なことだけが私には私に少し混乱させるプロットを与える以下のコマンドです。私はそれを3つのクラスターまたは4と見なすべきです。もし誰かが私にここでいくつかのフィードバックを与えることができます。

コードは、私もそれがここにクラスタ番号でなければなりません3または4だ場合は、1つは私に言うことができるように画像を置くしようとしています

wss <- (nrow(scale(df))-1)*sum(apply(scale(df),2,var)) 
    for (i in 2:10) wss[i] <- sum(kmeans(scale(df), 
                       centers=i)$withinss) 
fviz_nbclust(scale(df), kmeans, method = "wss") 

を使用しました。理想的には、私はWSSの全ポイントがSSEが多かれ少なかれ平等な場所にあるkを選ぶことなので、4にすべきだと思います。

Answer 1

基本的な考え方は、「二乗の和の中で」低いが（エラーの面で）良いモデルの信号があるということです。しかし、クラスタが多いほど、この二乗誤差の和（SSE）の値は低くなります。

簡単に言えば、「SSEが減少している（クラスターの数が多い）速度が遅くなっていることがわかると、クラスターの数を固定するのが良い点です」。

4.

も見た後SSEの下落が鈍化しているためそのため、それは、数であなたのケースでは、肘です：hereとhere on SO

Wikipediaでありhere