JASP做K均值聚类提供的肘部图是个亮点
K均值聚类要求事先给出聚类个数K，或你需要对K有一定的认知。SPSS操作时允许用户直接指定K，但是没有配套的可视化图形辅助判断聚类是否合适。
JASP提供了肘部图，有助于我们理解聚类个数K。
以著名的鸢尾花数据为例，大家有需要的后台回复【鸢尾花】三个字或许下载链接。
我们尝试以花瓣长短，花萼长短对150株鸢尾花进行聚类，先要求JASP通过算法做智能化的判断，大家看下方的肘部图：
此图y轴为总组内平方和x轴为聚类数，可用于最佳聚类数的确定。
大家看BIC最小时的聚类数应该在3类、4类、5类，JASP选定是聚成5类时有最小的BIC，因此是按K=5来输出相关结果的。
仔细观察，其实在3类时已经有拐点气质，再结合鸢尾花基本性状（已知鸢尾花是3个类型），用户是可以尝试聚成3类再看各类特征的。
JASP强制聚成3类时的t-SNE散点图如下：
JASP并没有在此图上给出更多信息，比如两个轴的刻度，光秃秃的给人很突兀的感受。
散点分布看，150株鸢尾花被分为3类，那么聚类结果和真实结果是不是匹配呢？
要求JASP输出聚类结果，并给出交叉透视表格，来看：
只有一个类是100%完全预测准确，另外两个类显然有类别预测出错是比较明显的。
本文完
文/图=数据小兵
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