У кластеризації K-середніх визначення оптимальної кількості кластерів, K, є критично важливим рішенням. Вибір правильного K необхідний для виявлення змістовних закономірностей у ваших даних. Занадто мала кількість кластерів може надмірно спростити дані, тоді як занадто велика — створити надто специфічні та менш корисні кластери. Тому важливо використовувати методи, які допомагають обрати значення K.

Одним із популярних методів визначення оптимального K є метрика суми квадратів відхилень всередині кластерів (WSS). WSS вимірює суму квадратів відстаней між кожною точкою даних і її призначеним центроїдом у межах кластера. По суті, WSS показує, наскільки компактними є кластери. Нижчі значення WSS свідчать про більш щільні, компактні кластери.

Щоб використати WSS для знаходження оптимального K, зазвичай виконують такі кроки:

Цей "лікоть" часто вважається сильним індикатором оптимального K з наступних причин:

• Вказує на зменшення вигоди: додавання нових кластерів після "ліктя" не призводить до суттєвого покращення WSS, тобто кластери не стають значно компактнішими;

• Баланс між деталізацією та простотою: "лікоть" зазвичай відображає оптимальний баланс між відображенням основної структури даних без перенавчання або створення надмірно деталізованих кластерів.

Майте на увазі, що метод "ліктя" є евристичним. Точка "ліктя" може бути не завжди чітко визначеною, а на остаточний вибір K можуть впливати й інші фактори. Візуальна оцінка отриманих кластерів і ваша предметна експертиза є цінними доповненнями до методу "ліктя".