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77. 聚类算法评估 - 机器学习实验演示
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聚类算法的效果评价方式大致可分为性能度量和距离计算两类。 性能度量 聚类性能度量亦称有效性指标,分为:外部指标,聚类完成后将聚类结果与某个参考模型进行比较;内部指标,直接考察聚类结果而不利用任何参考模型。 外部指标是基于预先指定的结构评判聚类算法结果,这种结构反映了人们对数据结构的直观认识或先验知识。常用的外部指标有:混淆矩阵、均一性、完整性以及 V-measure、杰卡德相似系数、皮尔逊相关系数、兰德指数 RI 与调整兰德指数 ARI、互信息 MI 与调整互信息 AMI。 内部指标是利用数据集的固有特征和量值来评价一个聚类算法的结果,数据集结构未知。常用的内部指标有:Davies-Boulding 指数(DBI)、Dunn 指数(DI)。 距离计算 衡量两个向量间的相似程度,可以用它们之间的距离表示,距离近则相似程度高;距离远则相似程度低。用距离度量数据需先做均一化/标准化处理。常见的距离方法有:闵可夫斯基距离、KL 距离、夹角余弦相似度、轮廓系数。 本实验利用 K 均值聚类算法对聚类数据进行聚类,先绘制 "手肘图" 观察最优的 K 值,然后计算轮廓系数选择最优的 K 值。 ======================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社】访问订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用。禁止用于二次销售、分发传播、课堂教学及培训用途。校企用户采购请通过微信公众号【跨象乘云】与客户经理联系。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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