SSE

可以证明：在方差分析中，总平方和（SST）可以被拆分为模型平方和（SSMA）与误差平方和（SSE）。构造检验统计量后，可以证明在假设H0成立的条件下，方差分析方法中的统计关系10.2.3是有效的。通过检验统计量，我们能够准确地判定方差分析中的假设是否成立，这为数据分析提供了可靠的统计工具。

K均值聚类算法是数据挖掘中常见的无监督学习方法，其簇间数据对象越相异、簇内数据对象越相似，说明聚类效果越好。然而，确定簇个数通常需要有经验的用户设定参数。提出了一种基于SSE和簇的个数度量的自适应聚类方法（简称：SKKM），能够自动确定聚类个数。通过对UCI数据集和仿真数据的实验验证，结果表明改进的SKKM算法能够快速准确地确定数据对象中的聚类个数，提升了算法性能。