《表1 不同K值各评价指标结果》

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《基于聚类分析和判别分析法建立住院患者护理难度等级划分》

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由于聚类之前无法确定研究对象的类别个数，因此需根据样本数据的分布，确立最优聚类个数。当确立不同的聚类个数时，运行聚类算法产生不同聚类数目结果，选择恰当的有效性指标对聚类结果进行评估，综合评估结果确立最佳聚类数目。本研究通过文献回顾，选取SSE、SSB、IntraDPS（k）和InterDPS（k）4个指标对聚类结果进行评价。其中，SSE代表同一个簇内数据集的离散程度，表示类内各点到类中心的偏离程度，它是衡量聚类质量的指标。当SSE值越小，说明簇内数据集的离散程度越小，聚类质量越好，反之聚类质量较差。SSB指标代表不同簇与簇之间数据集的离散程度，它是通过类内各点到其他类中心的偏离程度来反映聚类质量。当SSB值越大，说明不同簇与簇间数据集的离散程度越大，聚类质量越好，反之聚类质量较差。IntraDPS（k）指标代表分成簇后，类内数据集在类内的分布状况。该数值越小表明所形成簇的质量越好，反之越差；InterDPS（k）代表分成簇后，类间数据簇与簇的离散状况，该数值越大表示所形成簇的质量越好，反之越差。不同K值所对应的4个评价指标结果见表1。通过计算可得最佳K值为4。结合我国最新颁布的分级护理行业标准根据病情严重程度和自理能力将患者分成特护、一、二、三4个等级[9]。综合考虑将本研究最佳K值取值为4。