肘方法确定聚类数k_一种自动识别肘部法则中最优K值的方法与流程
本发明涉及一种自动识别肘部法则中最优K值的方法，特别涉及一种结合利用机器学习中无监督学习中常用的K-Means聚类算法、肘部法则以及通过0-10的规则化对平均畸变程度进行规则化、将0-10规则化后的平均畸变程度与对应的分类簇数量封装成数据对以及利用余弦定理求出连续三个数据点之间的夹角等来自动识别肘部法则中预估出来的最优K值的方法，属于机器学习中无监督聚类学习领域。
背景技术：
随着信息技术的发展以及人们产生的数据越来越多，人类逐渐进入了大数据时代。人们通过机器学习来对大数据进行研究，进而从大数据中获取新的知识或技能。尤其是通过机器学习中的无监督学(unsupervised learning)来挖掘或发现大数据中的新知识或技能。
无监督学习与监督学习不同，无监督学习不需要对数据进行标记。无监督学习模型可以帮助我们发现数据的“群落”，同时也可以寻找“离群”的样本，这是海量数据处理中非常实用的技术。数据聚类是无监督学习的主流应用之一。聚类是一个将整体的数据对象划分为以类或簇存在的包含局部数据对象的过程。聚类源于数据挖掘、统计学、生物学、机器学习等众多领域，现如今聚类分析已经广泛应用于模式识别、数据分析以及图像处理等领域。目前的聚类算法可以归纳为如下几类：K均值聚类(K-means Clustering)、高斯混合聚类(Mixture-of-Gaussian Clustering)、密度聚类(Density-Based Clustering)、层次聚类(hierarchicalclustering)等算法，但是最为经典并且易用的聚类模型是K均值(K-means)算法。
但是K-means聚类算法也不可避免地存在缺点：无法事先确定合适的聚类数目，导致聚类质量不高。获取良好聚类效果关键在于确定最佳的聚类数目。当使用该算法时需要我们预先设定聚类的个数，找到或
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