Ved K-means klyngedannelse er det en afgørende beslutning at bestemme det optimale antal klynger, K. Valget af det rette K er essentielt for at afdække meningsfulde mønstre i dine data. For få klynger kan oversimplificere dataene, mens for mange kan skabe alt for specifikke og mindre nyttige klynger. Derfor er metoder til at vejlede dit valg af K vigtige.

En populær teknik til at finde det optimale K er within-sum-of-squares (WSS) metrikken. WSS måler summen af kvadrerede afstande mellem hvert datapunkt og dets tildelte centroid inden for en klynge. Grundlæggende angiver WSS, hvor kompakte klyngerne er. Lavere WSS-værdier indikerer mere tætte og kompakte klynger.

For at bruge WSS til at finde det optimale K, følger man typisk disse trin:

Dette "elbow"-punkt anses ofte for at være en stærk indikator for det optimale K af følgende grunde:

• Det antyder aftagende udbytte: at tilføje flere klynger ud over elbow-punktet fører ikke til en væsentlig forbedring i WSS, hvilket betyder, at klyngerne ikke bliver markant mere kompakte;

• Det balancerer detaljeringsgrad og enkelhed: elbow-punktet repræsenterer ofte en god balance mellem at fange den væsentlige struktur i dataene uden overfitting eller at skabe unødigt detaljerede klynger.

Bemærk, at elbow-metoden er en heuristik. Elbow-punktet er ikke altid skarpt defineret, og andre faktorer kan påvirke dit endelige valg af K. Visuel inspektion af de resulterende klynger og din domæneviden er værdifulde supplementer til elbow-metoden.