R数据挖掘 第三篇：聚类的评估（簇数确定和轮廓系数）和可视化

在实际的聚类应用中，通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析，这两种算法都需要输入簇数，为了保证聚类的质量，应该首先确定最佳的簇数，并使用轮廓系数来评估聚类的结果。

通常情况下，使用肘方法（elbow）以确定聚类的最佳的簇数，肘方法之所以是有效的，是基于以下观察：增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和，给定k>0，计算簇内方差和var(k)，绘制var关于k的曲线，曲线的第一个（或最显著的）拐点暗示正确的簇数。

1，使用sjc.elbow()函数计算肘值

sjPlot包中sjc.elbow()函数实现了肘方法，用于计算k-均值聚类分析的肘值，以确定最佳的簇数：

参数注释：

sjc.elbow()函数用于绘制k-均值聚类分析的肘值，该函数在指定的数据框计算k-均值聚类分析，产生两个图形：一个图形具有不同的肘值，另一个图形是连接y轴上的每个“步”，即在相邻的肘值之间绘制连线，第二个图中曲线的拐点可能暗示“正确的”簇数。

绘制k均值聚类分析的肘部值。 该函数计算所提供的数据帧上的k均值聚类分析，并产生两个图：一个具有不同的肘值，另一个图绘制在y轴上的每个“步”（即在肘值之间）之间的差异。 第二个图的增加可能表明肘部标准。

从下面的肘值图中，可以看出曲线的拐点大致在5附近：

2，使用NbClust()函数来验证肘值

从上面肘值图中，可以看到曲线的拐点是3，还可以使用NbClust包种的NbClust()函数，默认情况下，该函数提供了26个不同的指标来帮助确定簇的最终数目。

参数注释：