聚类(Clustering)-----物以类聚,人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...
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: 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 用法: 如果被用于评估的数据没有所属类别,那么我们习惯使用轮廓系数 Silhouette Coefficient ...
2019-01-08 09:47 0 2024 推荐指数:
聚类(Clustering)-----物以类聚,人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...
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 ...
我们要想去度量一个算法的性能,有多种方法,比如度量算法的运行时间,统计指令,度量算法所使用的内存等方法,下面我们一个一个的来解读一下 1.度量算法的运行时间 度量算法的运行时间的一种方法是,利用计算机自带的一个计时器,来获取一个循环所执行的运行时间,我们通过连续几个循环的执行时间从而找出每一个 ...
1.数据管理脚本:原始文件格式id\tclusterId\tgoldstandardId DataManagement.py # !/usr/bin/python i ...
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(Silho ...
1、 SSE误差平方和(Sum of Square due to Error): 聚类情况: 计算公式: 注:SSE参数计算的内容为当前迭代得到的中心位置到各自中心点簇的欧式距离总和,这个值越小表示当前的分类效果越好! 参数描述: P表示点位置(x,y)。 Mi为中心点 ...
一、聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 ...
: SSE(左图)<SSE(右图)) SSE随着聚类迭代,其值会越来越小,直到最后趋于稳定: ...