肘部法则对于K-means算法的K值确定起到指导作用，很多人在用K-means算法的时候可能不知道如何确定K取多少比较好，在面试也会遇到K值确定的问题。肘部算法可以有效解决这个问题
简单叙述一下肘部法则，由左下图，y轴为SSE（Sum of the Squared Errors-误差平方和），x轴为k的取值，随着x的增加，SSE会随之降低，当下降幅度明显趋向于缓慢的时候，取该值为K的值。
1 ）对于n个点的数据集，迭代计算k from 1 to n，每次聚类完成后计算每个点到其所属 的簇中心的距离的平方和；
2）平方和是会逐渐变小的，直到k 时平方和为0，因为每个点都是它所在的簇中心本身。
3）在这个平方和变化过程中，会出现一个拐点也即“肘”点，下降率突然变缓时即认为 是佳的k值。
在决定什么时候停止训练时，肘形判据同样有效，数据通常有更多的噪音，在增加分类 无法带来更多回报时，停止增加类别。