原文:python实现六大分群质量评估指标(兰德系数、互信息、轮廓系数)

python实现六大分群质量评估指标 兰德系数 互信息 轮廓系数 R语言中的分群质量 轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记 多种常见聚类模型以及分群质量评估 聚类注意事项 使用技巧 : 没有固定标准,一般会 分群。或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标。 一般的指标:轮廓系数silhouette , 之间,值越大,聚类效果越好 fpc包 ,兰德指数r ...

2017-05-20 10:33 0 1770 推荐指数:

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Python实现6大分群评估指标

分群评估指标(一)|调整兰德系数与Silhouette Coefficient 轮廓系数 1 Adjusted Rand index 调整兰德系数(ARI需要真实标签) 兰德系数(Rand index) 给定 \(n\) 个对象集合 \(S=\left\{O_{1}, O_ ...

Tue Nov 02 06:36:00 CST 2021 0 890
【转】Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现

Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Font Tian」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https ...

Wed Nov 03 20:07:00 CST 2021 0 1177
机器学习基础 | 互相关系数互信息异同探讨

主要阐述互相关系数互信息的区别和联系,先说结论: 对于高斯分布,两者是等价的,且存在转换公式,当\(X\)与\(Y\)互相关系数为零时,两者相互独立,且互信息为零;当互相关系数为\(\pm1\)时,两者完全相关且互信息为无穷大,转换公式: \[I(X,Y)=-\frac ...

Mon Jul 12 16:25:00 CST 2021 0 316
轮廓系数

轮廓系数轮廓系数(Silhouette Coefficient)结合了聚类的凝聚度(Cohesion)和分离度(Separation),用于评估聚类的效果。该值处于-1~1之间,值越大,表示聚类效果越好。具体计算方法如下: 对于每个样本点i,计算点i与其同一个簇内的所有其他元素距离 ...

Tue Dec 11 23:29:00 CST 2018 0 1689
 
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