K-Means需要设定一个簇心个数的参数，现实中，最常用于确定K数的方法，

其实还是人手工设定。例如，当我们决定将衣服做成几个码的时候，其实就是在以

人的衣服的长和宽为为特征进行聚类。所以，弄清楚我们更在意的是什么，能够

引导选择更合适的K值。

　　有种方法能自动决定K值，也就是所谓的Elbow Method（DIVFRP层次聚类etc.）。

它的idea是将不同K值及其相对应的cost function值画出来，将转折明显的地方K值设置

为最合适的K。如图：

但实际上，它并不是总是好用的。有时整个变换曲线并没有明显的转折点。

关于如何实现Elbow Method未来我会专门写一篇随笔来介绍，并给出相应的python实现。

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