常用的聚類算法及聚類算法評價指標
1. 典型聚類算法 1.1 基於划分的方法 代表：kmeans算法 ·指定k個聚類中心 ·（計算數據點與初始聚類中心的距離） ·（對於數據點，找到最近的{i}ci(聚類中心)，將分配到{i}ci中） ·(更新聚類中心點，是新類別數值的均值點) ·（計算每一類的偏差） ·返回返回第二步 ...
原文：聚類算法評價指標學習筆記
聚類算法評價指標學習筆記 本文列舉常用聚類性能度量指標，並列出相應代碼與參考資料 聚類性能度量大致分兩類，一類將聚類結果與某個 參考模型 reference model 進行比較，稱為 外部指標 external index 另一類是直接考察聚類結果而不利用任何參考模型，稱為 內部指標 internal index 。 機器學習，周志華 。本文主要針對聚類算法的外部指標做總結。 與分類不同，聚類算 ...
2017-03-19 20:34 0 2200 推薦指數：
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