1. ARI(Adjusted Rand Index) 兰德系数:聚类效果有一个评价指标。 这个指标不考虑你使用的聚类方法,把你的方法当做一个黑箱,只注重结果。可以说,是一个十分“功利”的指标。 在讲ARI之前呢,先讲述一下RI,也就是rand index,从两者的名字 ...
兰德系数 Rand Index a: 在C和K中都分为同类的样本对的数量 b: 在C和K中都分为不同类的样本对的数量 分母: 所有的样本对数量. 其中n为样本空间的大小. frac a b C n 正则化熵 Normalized Entropy, NE NE等于预测的log loss除以background CTR的熵 互信息 Mutual Information, MI ...
2021-07-20 15:58 0 126 推荐指数:
1. ARI(Adjusted Rand Index) 兰德系数:聚类效果有一个评价指标。 这个指标不考虑你使用的聚类方法,把你的方法当做一个黑箱,只注重结果。可以说,是一个十分“功利”的指标。 在讲ARI之前呢,先讲述一下RI,也就是rand index,从两者的名字 ...
sklearn中的指标都在sklearn.metric包下,与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下,聚类相关的指标分为两类:有监督指标和无监督指标,这两类指标分别在sklearn.metric.cluster.supervised ...
一、引言 如图认为x代表一类文档,o代表一类文档,方框代表一类文档,完美的聚类显然是应该把各种不同的图形放入一类,事实上我们很难找到完美的聚类方法,各种方法在实际中难免有偏差,所以我们才需要对聚类算法进行评价看我们采用的方法是不是好的算法。 二、评价准则 2.1 purity ...
在看一篇论文,其中提到了purity,NMI,ARI,平时只是见到过,具体的含义并不知道,所以就百度整理了下~~ 看到了两篇博客,感兴趣的可以看一下~~http://blog.csdn.net/it ...
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 ...
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标,如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。 但评估指标不一定可以作为损失函数 ...
聚类算法评价指标学习笔记 本文列举常用聚类性能度量指标,并列出相应代码与参考资料 聚类性能度量大致分两类,一类将聚类结果与某个“参考模型”(reference model)进行比较,称为“外部指标”(external index);另一类是直接考察聚类结果而不利 ...
有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc;由于聚类算法是无监督的学习算法,评价指标则没有那么简单了。因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题,除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似,或者聚类的结果满足某种假设,即同一类别中样本间 ...