Vid K-means-klustring är det avgörande att bestämma det optimala antalet kluster, K. Att välja rätt K är viktigt för att identifiera meningsfulla mönster i dina data. För få kluster kan förenkla data för mycket, medan för många kan skapa alltför specifika och mindre användbara kluster. Därför är metoder för att vägleda valet av K viktiga.

En populär teknik för att hitta det optimala K är within-sum-of-squares (WSS)-måttet. WSS mäter summan av kvadrerade avstånd mellan varje datapunkt och dess tilldelade centroid inom ett kluster. I grunden indikerar WSS hur kompakta klustren är. Lägre WSS-värden tyder på tätare, mer kompakta kluster.

För att använda WSS för att hitta det optimala K följer du vanligtvis dessa steg:

Denna armbåge anses ofta vara en stark indikator på det optimala K av följande skäl:

• Den antyder avtagande avkastning: att lägga till fler kluster bortom armbågen leder inte till någon väsentlig förbättring i WSS, vilket innebär att klustren inte blir avsevärt mer kompakta;

• Den balanserar granularitet och enkelhet: armbågen representerar ofta en bra balans mellan att fånga den väsentliga strukturen i datan utan överanpassning eller att skapa onödigt finfördelade kluster.

Kom ihåg att armbågsmetoden är en heuristik. Armbågspunkten är inte alltid tydligt definierad, och andra faktorer kan påverka ditt slutliga val av K. Visuell inspektion av de resulterande klustren och din domänkunskap är värdefulla komplement till armbågsmetoden.