Beim K-Means-Clustering ist die Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern, K, eine entscheidende Aufgabe. Die Wahl des richtigen K ist wesentlich, um aussagekräftige Muster in den Daten zu erkennen. Zu wenige Cluster könnten die Daten zu stark vereinfachen, während zu viele Cluster zu spezifisch und weniger nützlich sein könnten. Daher sind Methoden zur Bestimmung von K von großer Bedeutung.

Eine gängige Methode zur Bestimmung des optimalen K ist die Within-Sum-of-Squares (WSS)-Metrik. WSS misst die Summe der quadrierten Abstände zwischen jedem Datenpunkt und dem zugehörigen Cluster-Zentrum. Im Wesentlichen zeigt WSS, wie kompakt die Cluster sind. Niedrigere WSS-Werte deuten auf engere, kompaktere Cluster hin.

Um WSS zur Bestimmung des optimalen K zu verwenden, werden in der Regel folgende Schritte durchgeführt:

Dieses "Elbow" wird häufig als starker Indikator für das optimale K angesehen, aus folgenden Gründen:

• Es weist auf abnehmenden Nutzen hin: Das Hinzufügen weiterer Cluster über das Elbow hinaus führt zu keiner wesentlichen Verbesserung des WSS, was bedeutet, dass die Cluster nicht wesentlich kompakter werden;

• Es balanciert Granularität und Einfachheit: Das Elbow stellt oft einen guten Kompromiss dar, um die wesentliche Struktur der Daten zu erfassen, ohne Overfitting oder unnötig feingliedrige Cluster zu erzeugen.

Beachten Sie, dass die Elbow-Methode ein heuristisches Verfahren ist. Der Elbow-Punkt ist nicht immer klar definiert, und andere Faktoren können die endgültige Wahl von K beeinflussen. Visuelle Inspektion der resultierenden Cluster und Ihr Fachwissen sind wertvolle Ergänzungen zur Elbow-Methode.