共有以下幾種評價指標： 其中，僅輪廓系數比較合理，別的不過是牽強附會罷了，就差欺世盜名了。 混淆矩陣均- -性完整性V-measure調整蘭德系數(ARI)調整互信息(AMI)輪廓系數(Silhouette) 輪廓系數： ...

如何評價聚類算法的性能呢？特別是應用在沒有類別標注的數據集上。針對不同的數據特點，有以下兩種方式: 1、如果被用來評估的數據本身帶有正確的類別信息，可以使用ARI（Adjusted Rand Index） ARI指標與分類問題中計算准確性的方法類似，同時也兼顧到了類簇無法和分類一一對應的問題 ...

聚類算法的評估 本博客根據 百面機器學習，算法工程師帶你去面試 一書總結歸納，公式圖片均出自該書. 本博客僅為個人總結學習，非商業用途，侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 數據的聚類依賴於實際需求， 同時也依賴於數據的特征度量以及評估數據相似性的方法 ...

錯誤率：錯分樣本的占比。如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率為E=a/m;相應的，1-a/m稱為“精度”，即“精度=1-錯誤率” 誤差：樣本真實輸出與預測輸出之間的差異。 訓練(經驗)誤差 ...

聚類算法的衡量指標 混淆矩陣 均一性 一個簇中只包含一個類別的樣本，則滿足均一性；其實也可以認為就是正確率(每個聚簇中正確分類的樣本數占該聚簇總樣本數的比例和): 完整性 同類別樣本被歸類到相同簇中，則滿足完整性；每個聚簇中正確分類的樣本數占該類 ...

原文鏈接：https://blog.csdn.net/hgh19951014/article/details/103496747 另外參考：https://www.programcreek.com/p ...

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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 ...