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
桓峰基因2 天前
SCS 60.单细胞空间转录组空间聚类(SPATA2)
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·聚类
_codemonster5 天前
AI大模型入门到实战系列(八)文本聚类
人工智能·数据挖掘·聚类
联系QQ 19226385 天前
西门子PID恒压供水(三拖三)全解析
聚类
民乐团扒谱机6 天前
【微实验】谱聚类之大规模数据应用——Nyström 方法
人工智能·算法·机器学习·matlab·数据挖掘·聚类·谱聚类
却相迎6 天前
1991-基于模糊 C 均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法的图像分割
图像处理·聚类
我爱鸢尾花8 天前
第十四章聚类方法理论及Python实现
大数据·python·机器学习·数据挖掘·数据分析·聚类
沃斯堡&蓝鸟8 天前
DAY22 推断聚类后簇的类型
人工智能·机器学习·聚类
却相迎8 天前
2004-基于空间约束的模糊 C 均值聚类(FCM_S2)算法的图像分割
图像处理·聚类
却相迎9 天前
2010-基于模糊局部信息 C 均值聚类(FLICM)算法的图像分割
图像处理·聚类
民乐团扒谱机10 天前
【微实验】OPTICS算法:让密度不均的数据“各归其类”
人工智能·算法·机器学习·支持向量机·matlab·聚类·optics