K-means最优K值计算（利用SSE）

参考代码

def distEclud(vecA, vecB):"""计算两个向量的欧式距离的平方，并返回"""return np.sum(np.power(vecA - vecB, 2))def test_Kmeans_nclusters(data_train):"""计算不同的k值时，SSE的大小变化"""data_train = data_train.valuesnums=range(2,10)SSE = []for num in nums:sse = 0kmodel = KMeans(n_clusters=num, n_jobs=4)kmodel.fit(data_train)# 簇中心cluster_ceter_list = kmodel.cluster_centers_# 个样本属于的簇序号列表cluster_list = kmodel.labels_.tolist()for index in  range(len(data)):cluster_num = cluster_list[index]sse += distEclud(data_train[index, :], cluster_ceter_list[cluster_num])print("簇数是",num , "时； SSE是", sse)SSE.append(sse)return nums, SSEnums, SSE = test_Kmeans_nclusters(filter_zscore_data)

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