聚類時的輪廓系數評價和inertia_
在進行聚類分析時，機器學習庫中提供了kmeans++算法幫助訓練，然而，根據不同的問題，需要尋找不同的超參數，即尋找最佳的K值 最近使用機器學習包里兩個內部評價聚類效果的方法:clf=KMeans( ...
原文：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 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的平均值，記作a i ，用於量化簇內的凝聚度。 選取i外的一個簇b，計算i與b中所有點的平均距離，遍歷所有其他簇，找到最 ...
2018-12-11 15:29 0 1689 推薦指數：
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