原文: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 n clusters k,n jobs 其中方法一:clf.inertia 是一種聚類評估指標,我常見有人用這個。說一下他的缺點:這個評價參數表示的是簇中某一點到簇中距離的和,這種方法雖然在評估參數最小時 ...

2019-07-13 13:39 0 1302 推薦指數:

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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
R數據挖掘 第三篇:聚類的評估(簇數確定和輪廓系數)和可視化

在實際的聚類應用中,通常使用k-均值和k-中心化算法來進行聚類分析,這兩種算法都需要輸入簇數,為了保證聚類的質量,應該首先確定最佳的簇數,並使用輪廓系數來評估聚類的結果。 一,k-均值法確定最佳的簇數 通常情況下,使用肘方法(elbow)以確定聚類的最佳的簇數,肘方法之所以是有效的,是基於以下 ...

Sat Aug 25 23:18:00 CST 2018 1 11322
聚類結果的評價指標

在看一篇論文,其中提到了purity,NMI,ARI,平時只是見到過,具體的含義並不知道,所以就百度整理了下~~ 看到了兩篇博客,感興趣的可以看一下~~http://blog.csdn.net/it ...

Fri Jun 09 17:25:00 CST 2017 0 1464
聚類效果評價指標

1. ARI(Adjusted Rand Index) 蘭德系數聚類效果有一個評價指標。   這個指標不考慮你使用的聚類方法,把你的方法當做一個黑箱,只注重結果。可以說,是一個十分“功利”的指標。      在講ARI之前呢,先講述一下RI,也就是rand index,從兩者的名字 ...

Thu Jul 09 15:17:00 CST 2020 0 1616
sklearn聚類評價指標

sklearn中的指標都在sklearn.metric包下,與聚類相關的指標都在sklearn.metric.cluster包下,聚類相關的指標分為兩類:有監督指標和無監督指標,這兩類指標分別在sklearn.metric.cluster.supervised ...

Mon May 20 17:50:00 CST 2019 0 1684
聚類評價指標

一、引言   如圖認為x代表一類文檔,o代表一類文檔,方框代表一類文檔,完美的聚類顯然是應該把各種不同的圖形放入一類,事實上我們很難找到完美的聚類方法,各種方法在實際中難免有偏差,所以我們才需要對聚類算法進行評價看我們采用的方法是不是好的算法。 二、評價准則   2.1 purity ...

Mon Jan 04 18:49:00 CST 2016 0 9807
 
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