原文：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 n clusters k,n jobs 其中方法一：clf.inertia 是一种聚类评估指标，我常见有人用这个。说一下他的缺点：这个评价参数表示的是簇中某一点到簇中距离的和，这种方法虽然在评估参数最小时 ...
2019-07-13 13:39 0 1302 推荐指数：
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