K-means算法及最佳聚类数目的确定，通过计算原始数据中的：CH值、DB值、Gap值、轮廓系数，四种指标 1.在Kmean

K-means算法及最佳聚类数目的确定，通过计算原始数据中的：CH值、DB值、Gap值、轮廓系数，四种指标。 1.在Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值，选取的点不同，会影响算法的聚类效果和迭代的次数。通过计算原始数据中的：CH值、DB值、Gap值、轮廓系数，四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目，并使用K-means进行聚类，最后可视化聚类的结果。 2.直接替换Excel数据即可用，注释清晰适合新手小白，聚类结果存放在kind变量中，附赠示例数据，如图2所示，直接运行main一键出图。