原文:python實現六大分群質量評估指標(蘭德系數、互信息、輪廓系數)

python實現六大分群質量評估指標 蘭德系數 互信息 輪廓系數 R語言中的分群質量 輪廓系數 因為先前慣用R語言,那么來看看R語言中的分群質量評估,節選自筆記 多種常見聚類模型以及分群質量評估 聚類注意事項 使用技巧 : 沒有固定標准,一般會 分群。或者用一些指標評價,然后交叉驗證不同群的分群指標。 一般的指標:輪廓系數silhouette , 之間,值越大,聚類效果越好 fpc包 ,蘭德指數r ...

2017-05-20 10:33 0 1770 推薦指數:

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Python實現6大分群評估指標

分群評估指標(一)|調整蘭德系數與Silhouette Coefficient 輪廓系數 1 Adjusted Rand index 調整蘭德系數(ARI需要真實標簽) 蘭德系數(Rand index) 給定 \(n\) 個對象集合 \(S=\left\{O_{1}, O_ ...

Tue Nov 02 06:36:00 CST 2021 0 890
【轉】Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系數詳解與實現

Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系數詳解與實現 ———————————————— 版權聲明:本文為CSDN博主「Font Tian」的原創文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權協議,轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接:https ...

Wed Nov 03 20:07:00 CST 2021 0 1177
機器學習基礎 | 互相關系數互信息異同探討

主要闡述互相關系數互信息的區別和聯系,先說結論: 對於高斯分布,兩者是等價的,且存在轉換公式,當\(X\)與\(Y\)互相關系數為零時,兩者相互獨立,且互信息為零;當互相關系數為\(\pm1\)時,兩者完全相關且互信息為無窮大,轉換公式: \[I(X,Y)=-\frac ...

Mon Jul 12 16:25:00 CST 2021 0 316
輪廓系數

輪廓系數輪廓系數(Silhouette Coefficient)結合了聚類的凝聚度(Cohesion)和分離度(Separation),用於評估聚類的效果。該值處於-1~1之間,值越大,表示聚類效果越好。具體計算方法如下: 對於每個樣本點i,計算點i與其同一個簇內的所有其他元素距離 ...

Tue Dec 11 23:29:00 CST 2018 0 1689
 
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