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k means輪廓係數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦秋庭伸也,杉山阿聖,寺田學寫的 零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用 可以從中找到所需的評價。
臺北醫學大學 大數據科技及管理研究所碩士班 陳錦華、莊秀文所指導 朱毓華的 以需求導向優化機器學習預測模型於醫療器材市場研究 （2021），提出k means輪廓係數關鍵因素是什麼，來自於需求預測、供應鏈、市場策略、機器學習、分群分析、多變量預測模型、預測風險管理機制。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 圖書資訊學研究所 柯皓仁所指導 韓怡臻的 應用自動文字探勘於臺灣中文饒舌音樂歌詞之研究 （2020），提出因為有 饒舌、文字探勘、詞頻分析、分群、分類的重點而找出了 k means輪廓係數的解答。
零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用
為了解決k means輪廓係數 的問題，作者秋庭伸也,杉山阿聖,寺田學 這樣論述：
★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ ★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 ．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 ．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 ．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 【什麼是機器學習？】 人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學
習也是種機器學習。 機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 並運用學習結果來解決問題。 【機器學習的應用觸及各領域】 機器學習可以應用在各種領域，包括： 自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 才能讓精準解決問題，事半功倍。 【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 ◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電
腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 ．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 ．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 ．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN ◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 ．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE ．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 【Python是時下最熱門的程式語言】 在學習機器學習的演算法時， Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 與
機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 因此書中還附有Python基礎教學。 本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 相信就能學會實際操作機器學習，解決生活和工作上的問題，讓AI為你所用！ 【本書適合哪些人閱讀？】 ．對機器學習感興趣，已經開始學習的人 ．已懂得一些機器學習演算法，想學習更多的人 ．不熟悉方程式，看不懂機器學習專書的人 ．想學會如何因應問題來選擇
機器學習演算法的人 ．有程式設計經驗，有能力執行範例程式碼的人 專業推薦 李忠謀｜國立台灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 資工心理人｜竹謙科技研發工程師 鄭國威｜泛科知識公司知識長 蘇書平｜為你而讀／人資商學院創辦人 「這本書可作為對機器學習完全不懂的新手，踏入這個領域的敲門磚，本書先是說明機器學習的基礎知識，接著介紹17種機器學習的基礎演算法，每個章節皆有實際的程式碼範例，並且用圖片來視覺化這些演算法是如何去處理分類資料，建議讀者可以邊學邊做，嘗試著書中的程式碼來解決問題，相信會有滿滿的收穫，讓您在讀完本書之後，也能夠掌握機器學習的基礎知識
，不管是要面對實作的問題，或者是學習更進階的方法，都能夠無往不利。」──資工心理人，竹謙科技研發工程師 「商業分析師在台灣的求職市場上已經慢慢變成最熱門的職缺之一，如果你懂得機器學習的基礎技術，更可以幫助你從大量原始的數據挖掘有意義的情報，解決各種複雜性的商業問題。這是我一本我看過最淺顯易懂的好書，非常推薦給你。」──蘇書平，為你而讀／人資商學院創辦人
以需求導向優化機器學習預測模型於醫療器材市場研究
為了解決k means輪廓係數 的問題，作者朱毓華 這樣論述：
需求預測與供應鏈的生產、運輸和庫存水平密切相關。通過準確的需求信號，可確保客戶訂單按時交付，幫助企業制定長期銷售和運營策略。疫情、貿易戰以及塞港壓力下，傳統的需求預測方式已無法提供準確預測。因此在後疫情時代，開發優化的需求驅動預測模型，以反映市場波動至關重要。該研究使用2018年1月至2022年2月的客戶銷售數據和Covid-19因素，開發三種需求預測方法。每種方法皆設定提前2個月預測，並對訓練和測試集採用80/20分割法。方法A使用客戶銷售數據進行分群。分群數是由手肘和輪廓係數決定。方法A訓練與外部因素結合，開發多變量需求預測模型。方法B排除分群的多變量模型。方法C為單變量模型。內部和外部
驗證衡量預測準確度。內部驗證使用測試數據集（20%），而外部驗證為使用2021年9月至2022年2月的實際值比較。方法A決定四個集群。「市場開發」適用於集群1的急診床位數低於 200 張的客戶。集群2為調貨的經銷商或批發商。集群3中的客戶依賴穩定庫存和定價的投標。集群4的客戶是床位超過200個的急症醫院。集群4具較高貢獻，為潛在客戶，策略是「市場開發」。方法A在需求預測中表現最好。最佳模型是基於內部驗證，最低預測誤差的模型。該研究採用了外部驗證，確保實際環境的預測能力。方法A組合在大多時期提高ABC公司的預測準確度約3%至10%，但在2022年1月表現不佳。特殊時期應降低風險控制值的10%至1
5%。因此，外部驗證為有效的預測風險機制，減輕因預測錯誤導致的供應鏈中斷。分群識別潛在客戶並幫助企業制定營銷策略。結合分群分析和機器學習是一種穩健的需求預測方法。預測風險控制機制，也可作為需求信號來緩解供應鏈波動的風險。因此，本需求預測框架助於降低庫存過多或缺貨的風險，減少延期交貨，滿足客戶需求，並支持業務增長，並優化以需求為導向的管理流程。關鍵字：需求預測、供應鏈、市場策略、機器學習、分群分析、多變量預測模型、預測風險管理機制
應用自動文字探勘於臺灣中文饒舌音樂歌詞之研究
為了解決k means輪廓係數 的問題，作者韓怡臻 這樣論述：
邁入千禧年後，饒舌歌曲已逐漸進入主流音樂市場，深受年輕族群的歡迎。饒舌歌手經常透過自行創作的歌詞來抒發心情或表達對社會的批判，了解饒舌音樂的歌詞內容也能了解當代文化和社會風氣。本研究旨在運用文字探勘探索臺灣中文饒舌音樂歌詞中可能存在之主題類型。本研究首先進行詞頻分析，計算關鍵詞在歌詞文本中出現的總次數，從整體、歌手、年代三個不同面向去觀察關鍵詞的出現頻率以了解臺灣中文饒舌音樂歌詞的基本內涵與詞頻分布。隨後使用K-means分群演算法及鄰近傳播分群法進行非監督式的分群實驗，並透過輪廓係數的計算以及對各群集的深入觀察作為對分群成效的評估，同時找出了七種可能存在之歌詞主題類型，分別為：音樂、派對、
友情、愛情、成長、地方、社會。最後，利用分群實驗與人工標記之結果搭配支援向量機與K-近鄰演算法進行監督式的二元分類實驗，並透過正確率、精確率、召回率與F1值之計算評估此兩種分類演算法在不同的歌詞主題及不同的標記方式下對於臺灣中文饒舌音樂歌詞之分類成效。本研究發現臺灣中文饒舌音樂歌詞近二十年來以音樂、愛情、派對的主題最為常見，隨著年代的推移，也有越來越多不同的歌詞主題出現，例如，日常生活、社會議題、學校等。分群成效方面，鄰近傳播分群法相較於K-means分群演算法會得到略好些的分群成效。分類成效方面，使用K-近鄰演算法相較於支援向量機會得到略好些的分類成效，而且透過分群結果輔助分類標記能訓練出比
純人工標記還要好的音樂類歌詞二元分類模型。音樂類主題的歌詞確實存在於臺灣中文饒舌音樂歌詞中，而其他主題類型的歌詞因為有資料不平衡之問題存在，能否自成一類仍有待觀察。建議未來研究可以增加歌詞文本的收錄範圍、嘗試不同的維度縮減方式、從不同面向進行詞頻分析、偕同專家或閱聽者進行標記、使用不同的分群與分類方法。