聚類算法及其評估指標
聚類(Clustering)-----物以類聚，人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...
原文：聚類算法的衡量指標
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型的總樣本數比例的和: V measure 均一性和完整性的加權平均: 調整蘭德系數 ARI Rand index 蘭德指數 RI ，RI取值范圍為 , ...
2019-08-08 18:41 0 1314 推薦指數：
相關推薦
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 ...
線性回歸方法--衡量線性回歸算法的指標
一.指標的一些簡單的介紹 1.介紹 分類算法中使用分類准確度衡量分類的准確度，那么在回歸算法中，我們怎樣來衡量回歸的准確度呢？ 由線性回歸的方法我們可以得到這樣的衡量標准 2.改進方法一：使用均方根誤差 3.改進方法二：使用RMSE(均方根誤差 ...
機器學習——聚類算法的評估指標
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： ...
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 ...
代碼質量衡量指標
目錄 1 代碼質量衡量指標 參考資料 1 代碼質量衡量指標 SQALE(Software Quality Assessment based on Lifecycle Expectations)方法整合了ISO-25010標准與代碼規范，其目標是：以客觀、准確 ...
目標檢測常用衡量指標
目標檢測常用衡量指標 目標檢測中，存在很多常見的模型評估與選擇的度量方法，本文結合周志華老師的<機器學習>，以及自己的理解對常見的度量方法做一個總結。 基礎介紹 常見的評估方法，我們在進行樣本學習與測試的過程中，通常采用多種方式來進行樣本集合的分類。 (1) 留出法 將樣本按比例 ...
LR性能測試衡量指標
1.平均事務響應時間（Average Transation Response Time ） 很好：<3s 較好：3-5s 一般：5-8s 不能接受：>8s 2.每秒點擊率（ ...