《表3 高血压住院总费用K-means聚类结果》

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《基于聚类和支持向量机的高血压患者住院费用分析》

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利用肘部法则确定最优K值的核心指标是误差平方和（sum of the squared errors，SSE）。随着聚类数K的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会提高，SSE逐渐变小。当K小于真实聚类数时，由于K的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当K到达真实聚类数时，再增加K所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，而这个肘部对应的K值就是数据的真实聚类数。图2可见，肘部点为K=4，聚类结果见表3。