【机器学习】【KMeans聚类分析实战】用户分群聚类详解——SSE、CH 指数、SC全解析，实战电信客户分群案例在实际数据分析中，聚类算法常用于客户分群、图像分割等场景。如何确定聚类数 k 是聚类分析中的关键问题之一。本文将以“用户分群”为例，展示如何通过 KMeans 聚类，利用 SSE（误差平方和，也称 Inertia）、Calinski-Harabasz 指数（CH Score）和 Silhouette Score（轮廓系数）来判断最佳的聚类数。你将看到三幅图表，每个图表都揭示了不同的聚类评价指标，帮助你综合判断哪一个 k 值最合理。