肘部图（Elbow Curve）使用文档

组件名称	肘部图（Elbow Curve）
工具集	机器学习
组件作者	雪浪云-墨文
文档版本	1.0
功能	肘部图（Elbow Curve）
镜像名称	ml_components:3
开发语言	Python

组件原理

肘形判据：增加类别的数量，直到回报减少，然后停止。对于k-means来说就是先用2簇聚类，然后3簇聚类等等直至k簇。对于GMM来说是一样的思路。我们观察可释方差与类别个数的关系图，当图中肘部出现时，我们选择肘部出现时的类别个数。

随着K的增加，纵轴呈下降趋势且最终趋于稳定，那么拐点肘部处的位置所对应的k值，就是相对最佳的类聚数量值。

输入桩

支持Csv文件输入。

输入端子1

• 端口名称：输入数据
• 输入类型：Csv文件
• 功能描述：输入预测后的数据

输入端子2

• 端口名称：Kmeans模型
• 输入类型：sklearn文件
• 功能描述：输入Kmeans模型

输出桩

支持image文件输出。

输出端子1

• 端口名称：输出图片
• 输出类型：image文件
• 功能描述：输出肘部图

参数配置

标题

• 功能描述：图像的标题
• 必选参数：是
• 默认值：（无）

聚类范围

• 功能描述：聚类范围
• 必选参数：是
• 默认值：（无）

显示聚类时间

• 功能描述：是否显示聚类时间
• 必选参数：是
• 默认值：true

特征字段

• 功能描述：特征字段
• 必选参数：是
• 默认值：（无）

使用方法

• 将组件拖入到项目中
• 与前一个组件输出的端口连接（必须是csv类型）
• 点击运行该节点