聚类模型评估指标

聚类模型评估指标-轮廓系数

  1. 计算样本i到同簇其它样本到平均距离ai,ai越小,说明样本i越应该被聚类到该簇(将ai称为样本i到簇内不相似度);
  2. 计算样本i到其它某簇Cj的所有样本的平均距离bij,称为样本i与簇Cj的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度:bi=min(bi1,bi2,...,bik2);
    说明:
    • si接近1,则说明样本i聚类合理;
    • si接近-1,则说明样本i更应该分类到另外的簇;
    若si近似为0,则说明样本i在两个簇的边界上;
相关推荐
葱明撅腚1 天前
利用Python挖掘城市数据
python·算法·gis·聚类
Testopia2 天前
AI编程实例 - 爆款文章预测:K-Means聚类与分类算法的实践
人工智能·分类·kmeans·ai编程·聚类
点云SLAM10 天前
点云数据分割算法之-聚合层次聚类(AHC)平面识别
聚类·slam·点云数据处理·点云分割·平面识别·聚合层次聚类·有序点云数据
70asunflower11 天前
基于锚点(聚类)的LLM微调
机器学习·数据挖掘·聚类
永远都不秃头的程序员(互关)11 天前
【K-Means深度探索(十一)】K-Means VS 其他聚类算法:如何选择最合适的工具?
算法·kmeans·聚类
囊中之锥.14 天前
机器学习算法详解:DBSCAN 聚类原理、实现流程与优缺点分析
算法·机器学习·聚类
BHXDML14 天前
第三章:聚类算法
算法·机器学习·聚类
eso198317 天前
白话讲述监督学习、非监督学习、强化学习
算法·ai·聚类
机器学习之心17 天前
用户用电行为分析|MATLAB基于GWO优化的DBSCAN聚类算法
算法·matlab·聚类
机器学习之心18 天前
PSO优化的K-means++聚类算法用于用户用电行为分析的实现方案
算法·kmeans·聚类