聚类时的轮廓系数评价和inertia_
在进行聚类分析时，机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练，然而，根据不同的问题，需要寻找不同的超参数，即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans( ...
原文：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 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的平均值，记作a i ，用于量化簇内的凝聚度。 选取i外的一个簇b，计算i与b中所有点的平均距离，遍历所有其他簇，找到最 ...
2018-12-11 15:29 0 1689 推荐指数：
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