thinkphp/elbow.md

## elbow.md

      
    Raw
  

              elbow.md
            
          
    Ce este Curba Elbow?

Curba Elbow (curba cotului) este o metodă grafică folosită pentru a determina numărul optim de clustere într-o analiză KMeans.
De ce avem nevoie de ea?

Când aplicăm KMeans, trebuie să specificăm câte clustere vrem (parametrul K). Dar cum știm care este numărul ideal? Aici intervine curba Elbow!
Cum funcționează?


Rulăm KMeans pentru diferite valori ale lui K (ex: 1, 2, 3, 4, 5... 10 clustere)
Calculăm inerția pentru fiecare K
Plotăm un grafic: K pe axa X, inerția pe axa Y
Căutăm "cotul" - punctul unde curba se îndoaie dramatic

Cum arată graficul?

Inerție
   |
   |●
   | \
   |  ●
   |   \
   |    ●___
   |        ●___●___●___●
   |________________________ K (număr clustere)
        ↑
      "COTUL"

Interpretare:


Inainte de cot: Inerția scade dramatic - fiecare cluster adăugat îmbunătățește mult modelul
La cot: Punctul de echilibru optim
După cot: Inerția scade puțin - clustere suplimentare aduc beneficii minime

Exemplu practic:

Dacă graficul arată:

K=1: Inerție = 50000 (foarte mare)
K=2: Inerție = 25000 (scădere mare)
K=3: Inerție = 15000 (scădere mare) ← COTUL!
K=4: Inerție = 13000 (scădere mică)
K=5: Inerție = 12000 (scădere mică)

→ K=3 este optim! După acest punct, adăugarea de clustere nu mai ajută mult.
De ce se numește "Elbow" (cot)?

Pentru că forma graficului seamănă cu un braț îndoit la cot - prima parte coboară abrupt (antebrațul), apoi se aplatizează (brațul).
No results found