TG频道订阅者聚类分析的谱聚类最优K值确定

谱聚类寻找最优K值的方法：一、肘部法则，看误差平方和拐点；二、轮廓系数，数值越大聚类结果越好；三、结合业务逻辑，比如TG频道的活跃时间、话题分布等特征，判断合理聚类数。数据量小时可多试几个K值。

可以尝试轮廓系数法、Gap Statistic法或肘部法则，TG频道数据是文本+互动，建议做特征提取（词频、活跃时段、转发关系），然后谱聚类降维后再评估K值，具体取K值需要结合业务场景，比如区分粉丝还是核心用户圈层。

谱聚类找TG频道的最优K值：轮廓系数法/肘部法则，根据用户行为特征（活跃时间/互动频率）预估K值范围。数据稀疏时不要强行凑K值，降维后聚类效果更佳。

谱聚类找最优k值可尝试轮廓系数法或gap statistic法。TG数据存在潜在社交关系，建议先构建用户交互矩阵再降维，K值可参照频道活跃度分布拐点。代码实现时调整阈值，不要生搬硬套就好。