共有以下几种评价指标： 其中，仅轮廓系数比较合理，别的不过是牵强附会罢了，就差欺世盗名了。 混淆矩阵均- -性完整性V-measure调整兰德系数(ARI)调整互信息(AMI)轮廓系数(Silhouette) 轮廓系数： ...

如何评价聚类算法的性能呢？特别是应用在没有类别标注的数据集上。针对不同的数据特点，有以下两种方式: 1、如果被用来评估的数据本身带有正确的类别信息，可以使用ARI（Adjusted Rand Index） ARI指标与分类问题中计算准确性的方法类似，同时也兼顾到了类簇无法和分类一一对应的问题 ...

聚类算法的评估 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 数据的聚类依赖于实际需求， 同时也依赖于数据的特征度量以及评估数据相似性的方法 ...

错误率：错分样本的占比。如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率” 误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。 训练(经验)误差 ...

聚类算法的衡量指标 混淆矩阵 均一性 一个簇中只包含一个类别的样本，则满足均一性；其实也可以认为就是正确率(每个聚簇中正确分类的样本数占该聚簇总样本数的比例和): 完整性 同类别样本被归类到相同簇中，则满足完整性；每个聚簇中正确分类的样本数占该类 ...

原文链接：https://blog.csdn.net/hgh19951014/article/details/103496747 另外参考：https://www.programcreek.com/p ...

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1. 典型聚类算法 1.1 基于划分的方法 代表：kmeans算法 ·指定k个聚类中心 ·（计算数据点与初始聚类中心的距离） ·（对于数据点，找到最近的{i}ci(聚类中心)，将分配到{i}ci中） ·(更新聚类中心点，是新类别数值的均值点) ·（计算每一类的偏差） ·返回返回第二步 ...