To determine the right number of clusters (i.e., \(K\) ), we use the Bayesian Information Criterion (BIC) score [1]}.
The BIC measures if a selected \(K\)  is the best fit for grouping data samples within a dataset. The larger the score is, the higher the
chance that we find a good clustering number for the dataset. The BIC score is calculated as [2]}:
\(BIC_j=\hat{l}_j-\frac{p_j}{2}\cdot logR\) 

Чтобы определить правильное количество кластеров (то есть \(K\)), мы используем оценку критерия информационного байеса (BIC) [1].

BIC измеряет, является ли выбранное \(K\) лучшим подходом для группировки образцов данных в наборе данных. Чем выше оценка, тем выше

вероятность выбора правильного числа кластеров для набора данных. Оценка BIC рассчитывается следующим образом [2]:

\(BIC_j=\hat{l}_j-\frac{p_j}{2}\cdot logR\)