K-Means 聚类：如何确定最佳的 K 值？

K-Means 算法中，K 值即聚类的数量，需要事先设定。确定最佳的 K 值可以采用以下方法：

手肘法（Elbow Method）：计算不同 K 值下的聚类误差平方和（SSE），将 SSE 值绘制成折线图，找到拐点即可。
Silhouette Coefficient 法：计算不同 K 值下的轮廓系数（Silhouette Coefficient），选择轮廓系数最大的 K 值即可。
Gap Statistic 法：计算不同 K 值下的 Gap Statistic 值，选择 Gap Statistic 值最大的 K 值即可。
DBSCAN 法：DBSCAN 算法可以自动确定聚类的数量，可以用来作为参考。

需要注意的是，以上方法都是基于聚类效果的评估，因此也需要结合实际问题和数据特点来综合考虑。