根据轮廓系数确定kmeans的k值的方法：
1 )计算从样本I到同簇其他样本的平均距离ai。 ai越小，指示样本I应该被分组到该集群中。 群集中将ai称为样本I的非相似度。
集群c中所有样本的a i平均值被称为集群c的集群不相似度。
2 )计算从样本I到另一个集群Cj的所有样本的平均距离bij，称为样本I和集群Cj的非相似度。 定义为示例I的集群之间的非相似度： bi=min{bi1，bi2，…，bik}
bi越大，表示样本I不属于其他集群。
3 )基于样本I的聚类内非相似度a i和簇间不相似度b i定义样本I的轮廓系数。
4、判断：
si接近1表明样本I聚类合理；
si接近-1表明样本I应该被分类到另一个集群中；
如果si接近0，则样本I将在两个集群之间的边界上。
所有样本的s i均值都称为聚类结果的轮廓系数，是聚类是否合理有效的度量。
构建学习曲线：
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