Метод колена. Этот метод помогает определить оптимальное количество кластеров путем построения графика суммы квадратов внутри кластера в зависимости от количества кластеров и определения точки «колена».

Силуэтный анализ. Силуэтный анализ измеряет качество результатов кластеризации путем вычисления среднего расстояния между точками данных внутри кластеров и среднего расстояния до ближайшего соседнего кластера.

Методы инициализации: K-средние чувствительны к начальному расположению центроида. Для улучшения выбора начальных центроидов кластера можно использовать различные методы, такие как случайная инициализация, k-means++ или иерархическая кластеризация.

Метрики расстояния. Выбор метрики расстояния может повлиять на результаты кластеризации. Обычно используемые метрики включают евклидово расстояние, манхэттенское расстояние или косинусное сходство, в зависимости от характера данных.

Масштабирование и предварительная обработка. Масштабирование или нормализация данных перед кластеризацией может помочь гарантировать, что объекты с разными масштабами не будут доминировать в процессе кластеризации. Кроме того, для повышения производительности кластеризации можно использовать методы предварительной обработки, такие как уменьшение размерности (например, PCA).

Обработка выбросов. Выбросы могут существенно повлиять на процесс кластеризации. Такие методы, как обнаружение и удаление выбросов или использование надежных показателей расстояния, могут помочь смягчить их влияние.

Метрики оценки. Для оценки качества результатов кластеризации и сравнения различных подходов к кластеризации можно использовать несколько показателей оценки, например индекс Рэнда, коэффициент Жаккара или скорректированную взаимную информацию.